网格质心运动的聚类初始化方法

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ＷＥＩＸｉｎ，ａｇＸＵｉｃｅｇＷＡＮＧｎ－ｉｏｎｉｉｌｉｇｃｕｔｒｍｅｈｄｗｉｔｎｏｒｄ’ ｃｎｔｒＣｏＨａ－ｈｎ，ＨｏｇｘａＪｔｉｎｌｓｅｔｏｔｍｏｉｆｇｉｓｅｅ．ｍｐｔｒＥｎｉｅｉｇａｚｈｏｕｅｇｎｅｒｎ
Ｃｍｕｅｎｉｅｉｎｐｌａｉｓ算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｒｇａｄＡｐｉｔｎ计ｒｅｎｃｏ
２１，６１）００４（３
１５３
网格质心运动的聚类初始化方法
韦相，海成，许王红晓
ＷＥＩａｇ，ＸｉｎＸＵＨａ—ｃｅｇ，ＡＮＧＨｏ —ｘａｉｈｎＷｎｇｉｏ
红河学院计算机科学ຫໍສະໝຸດ 技术系，南蒙自６１０云６１０
ＤｅａｔｅｔｆＣｏｕｔｒｃｅｃＵｎｖｒｉｙｏＨｏｇｐｒｍｎｏｍｐｅＳｉｎｅ，ｉｅｓｔｆｎｈｅ，ｅｚ，ＭｎｇｉＹｕｎｎ６１０Ｃｈｎａｎａ６０，ｉ１Ｅ－ｍａｌｗｅｘｉｎｇｉ：ｉａｗｘ２３＠ｓｈｕ．ｍ００ｏｃｏ
后，定义网格的质量，利用物质质心运动理论，提取样本的聚类中心，由此确定样本分类数ｋ并。实验表明，该算法可以有效地提取初始聚类中心，消除噪声点，以提高后续聚类分析的效果和效率。可
关键词：网格质心；类中心；始化；聚初网格质量
ａｄＡｐｉｔｎ，００４（３：３－３．ｎｐｌａｉｓ２１。６１）１５１８ｃｏ
ＡｂｔａｔＩｒｅｏＯＶｈｒｂｅｈｔｈｗｔｅｈｕｅ ± ｃａｓｉａｉｎｎｈｉｉａｌｓｅｅｔｒｆｒｋｍｅｎｓｒｃ：ｎｏｄｒｔＳｌｅｔｅｐｏｌｍｓｔａｏｏｓｔｔｅｎｍｂｒＯｌｓｉｃｔｓａｄｔｅｎｔｌｃｕｔｒｃｎｅｏ — ａｓｆｏｉａｇｒｈｔａｓｒｇｒｅｓｅｅｌｙｎｆｐｒｔｎｎｌｏｔｍｓａｎｔｌａｇｒｔｍａｅｎｃｎｅｔｎｓｐｏｏｅ．ｔｒｌｏｔｍｈｔｉｅａｄｄａｘｍｐｉｉｇｏａｔｉｉｇａｇｒｈ，ｎｉｉａｌｏｈｂｓｄｏｅｔｒｍｏｉｉｒｐｓｄＡｆｉｆｉｏｉｉｉｏｅｇｉｄｎａｄｅｎｎｓｆｇｄｍｏｉｎｔｅｒｍｆｔｅｒｄｉｇｎｄｆｉｇｍａｓｏｒ，ｔｈｏｅｏｈｍａｓｃｎｅｓｕｅｔｅｔｃｔｅｅｔｒｆｃｕｔｒｎａｌｓａｄｉｉｏｓｅｔｒｉｓｄｏｘｒｔｈｃｎｅｓｌｓｉｇｓｍｐｅ，ｎａｏｅｔｅｌｓｉｃｔｎｒｅｅｍｉｅ．ｘｅｉｎｓｏｙｔｅｉａａｅｓｓｏｈｔｃｍｐｒｄｗｔｕｒｎｐｒａｈｓｔｉｍｅｈｄｃｎｈｎｃａｓｆａｉｓａｅｄｔｒｎｄＥｐｒｉｏｍｅｔｎｓｎｈｔｄｔｓｔｈｗｔａｏａｅｉｃｒｅｔａｐｏｃｅ，ｈｓｃｈｔｏａｅｔａｔｔｅｅｔｒｆｃｕｔｒｎａｌｓｍｏｅｖｌｌ，ｅｔｉｏｓ，ｍｐｏｅｌｓｒｎｆｃ，ｎｈｖｏｄｅｃｅｃｒｃｕｔｒｘｒｃｈｃｎｅｓｏｌｓｅｉｇｓｍｐｅｒａｉｙｒｓｒｎｎｉｅｉｒｖｃｕｔｉｇｅｅｔａｄａｅｇｏｆｉｎｙｆｌｓｅｄａｅｉｏ
Ｄ：０３７／ｉｎ１０ — ３１００１．０文章编号：０２８３（００１ — １５０文献标识码：中图分类号：Ｐ９ＯＩ１．７８．ｓ．０２８３．１．０ｊｓ２３４１０ — ３１２１）３０３ — ４ＡＴ３
１前言
ａｌｓｓｎａｙｉ．
Ｋｅｒｓｒｄｃｎｅ；ｌｓｅｅｔｒｉｉａｉｔｎ；ｓｆｇｄｙｗｏｄ：ｇｉｅｔｒｃｕｔｒｃｎｅ；ｔｌａｉｍａｓｏｒｎｉｚｏｉ
摘
要：对以ｋｍｅｎ为代表的分割聚类算法初始参数的很难选取这一难题，出基于网格质心运动的初始化算法。划分网格针－ａｓ提
聚类分析是数据挖掘中的重要研究领域。所谓聚类就是按照事物自身的属性，把事物划分成类，使不同类的事物相似性
尽可能小，同类的事物相似性尽可能大。现有的用于数据挖掘的聚类算法主要分为４类：ｋｍａｓ算法为代表的分割聚以－ｅｎ／类法、ＢＲＨ２以ＩＣｔ］为代表的分层聚类法、ＤＳＡ［以ＢＣＮ，ｌ为代算法表的密度聚类法和以ＳＩＧ代表的网格聚类法。中，－ａｓＴＮ哟其ｋｍｅｎ算法根据聚类的目标定义—个目标函数，把聚类问题转化为一

聚类算法（一）——K-means

聚类算法（一）——K-meansK-means算法一般情况，聚类算法可以划分为以下几类：划分方法（partitioning method）、层次方法（hierarchical methods）、基于密度的方法（density-based methods）、基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（model-based methods）.k-means算法属于划分方法中的一种。

K-means算法的整个流程：首先从聚类对象中随机选出K个对象作为类簇的质心（当然了，初始参数的K代表聚类结果的类簇数），对剩余的每个对象，根据它们分别到这个K个质心的距离，将它们指定到最相似的簇（因为K-means是利用距离来量化相似度的，所以我们这里可以理解为是“将它们指定到离最近最近距离的质心所属类簇”）。

然后重新计算质心位置。

以上过程不断反复，直到准则函数收敛为止。

通常采用平方误差准则，定义如下：其中，E代表的意思是所有类簇中各对象到其所属类簇质点平方误差和.K:聚类结果类簇个数Ci:第i个类簇P：类簇中聚类对象mi:第i个类簇的质心K-means的优点和不足：能处理大型数据集，结果簇相当紧凑，并且簇和簇之间明显分离。

计算复杂性O(tkn) t:迭代次数、K ：聚类数 n:样本数；但是1）该算法必须事先给定类簇数和质点，簇数和质点的初始值设定往往会对聚类的算法影响较大。

2 ) 通常会在获得一个局部最优值时停止，3 ) 并且只适合对数值型数据聚类，4) 只适用于聚类结果为凸形的数据集，K-means方法不适合发现非凸面形状的类簇，或者大小差别很大的簇。

5) 对“噪音”和孤立点数据敏感，少量的该类数据对质点的计算会产生极大的影响。

关于K-means的代码实现网上有很多。

：）转载：聚类分析（一）——K-means数据挖掘聚类算法之K-MEANS。

kmeans++聚类算法步骤

kmeans++聚类算法步骤K-means++是一种改进的K-means聚类算法，其主要目的是为了解决K-means算法在初始化质心时的随机性，以避免陷入局部最优解。

以下是K-means++的步骤：1.选择初始质心：在开始时，算法随机选择一个点作为第一个质心。

然后，在选择下一个质心时，算法会考虑所有未被选为质心的点，并选择一个使聚类结果尽可能好的点作为质心。

具体来说，算法计算每个点的"代价"，这取决于该点与已选质心的距离。

然后，选择具有最小代价的点作为下一个质心。

这个过程重复k次，直到选择了k个质心。

2.分配数据点到最近的质心：一旦确定了k个质心，每个数据点被分配到最近的质心所代表的聚类中。

3.重新计算质心：对于每个聚类，新的质心被计算为该聚类中所有点的平均值。

4.迭代：步骤2和步骤3重复进行，直到质心不再发生显著变化或者达到预设的最大迭代次数。

这种改进使得K-means++在许多情况下都比传统的K-means更稳定，并且通常能找到更好的聚类结果。

然而，由于它需要更多的计算和存储，所以在大数据集上可能比K-means慢。

K-means++聚类算法适用于需要找到紧凑、分离良好的聚类的场景。

具体来说，以下是一些可能适用的场景：1.特征维度为数值型的数据聚类：该算法适用于对数值型特征进行聚类的任务，例如市场分析、金融分析、社交网络分析等领域。

2.文本聚类：在文本聚类中，可以将文本数据转换为数值矩阵，然后使用K-means++算法进行聚类。

例如，可以将新闻网站上的相同话题的新闻聚集在一起，并自动生成一个个不同话题的新闻专栏。

3.图像分割：在图像分割中，可以使用K-means++算法将图像中的像素划分为不同的区域，以便更好地识别和理解图像。

4.市场细分：市场细分是指将整个市场划分为不同的细分市场，以满足不同消费者的需求。

K-means++算法可以根据消费者的行为、兴趣和偏好将消费者划分为不同的群体。

k-means聚类算法的原理和过程

一、概述k-means聚类算法是一种常用的聚类分析方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。

该算法通过迭代的方式将n个数据点分为k个簇，使得同一簇内的点相似度较高，不同簇之间的相似度较低。

本文旨在对k-means聚类算法的原理和过程进行详细介绍，以便读者深入了解该算法的运作机制。

二、k-means聚类算法原理1. 初始质心选择在k-means算法中，首先需要选择k个初始质心作为每个簇的代表点。

初始质心可以通过随机选取数据集中的k个点来确定，也可以使用其他方法如K-means++来选择初始质心。

2. 数据点分配一旦初始质心确定，算法将每个数据点分配到与其最近的质心所代表的簇中。

这一过程可以通过计算每个数据点与各个质心之间的距离，然后将数据点分配到最近的质心所属的簇。

3. 更新质心在数据点分配完成后，每个簇的质心需要重新计算以反映簇中所有数据点的均值位置。

新的质心位置通常是簇中所有数据点的平均值，这一过程反复进行直到质心的位置不再发生变化。

4. 簇内数据点相似度算法的优化目标是使同一簇内的数据点相似度较高，也就是使同一簇内的数据点与其质心的距离最小化。

更新质心的过程是为了最小化簇内数据点与质心之间的距离。

5. 算法收敛k-means算法的终止条件通常是簇内数据点的质心位置不再发生改变，或者达到预设的迭代次数。

三、k-means聚类算法过程k-means聚类算法过程可以概括为以下几个步骤：1. 初始化：根据给定的参数k，随机选择k个数据点作为初始质心。

2. 数据点分配：根据每个数据点与初始质心的距离，将数据点分配到最近的质心所代表的簇中。

3. 更新质心：重新计算每个簇的质心位置，以反映簇中所有数据点的均值位置。

4. 重复步骤2和步骤3，直到满足终止条件。

通常情况下，终止条件是质心位置不再发生变化，或者达到预设的迭代次数。

四、k-means聚类算法的应用k-means聚类算法广泛用于各种领域，包括但不限于：1. 客户分裙分析：通过对客户数据进行聚类分析，可以识别出具有相似特征的客户裙体，为市场营销活动和客户服务提供决策支持。

一种有效的K-means聚类中心初始化方法

度、高的准确率和更强的稳定性。更
关键词：一算法；于密度；始聚类中心；大最小距离；大距离积Ｋ均值基初最最
中图分类号：Ｔ３１１Ｐ１．３文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）１４８．３０１３９（０１１ — １８０
离积法。该方法在基于密度概念的基础上，选取到所有已初始化聚类中心距离乘积最大的高密度点作为当前聚类中心。理论分析与对比实验结果表明，方法相对于传统Ｋｍａｓ算法和最大最小距离法有更快的收敛速此 —ｅｎ
ｍｉｉｔｎｅａｇｒｔ，ｔｅｍａｉｕｄｓａｃｓｐｒｄｕｔａｇｒｔｍａｅｕｔｉｆｓｅｏｖｒｅｃｓｅｄ，ｈｇｒａｃｒｃｎｄｓａｃｌｏｉｈｍｈｘｍｍｉｔｎｅｏｃｌｏｉｈｃｎｒｓｌｎａｔｒｃｎｅｇｎｅｐｅｉｈｅｃｕａｙ，ｇｅｔｒｓａｌｔ．ｒａｅｔｂｉｙｉＫｅｒｙｗｏｄｓ：Ｋ— ｅｎｓａｇｒｔｍ；ｄｎｓｔ — ｓｄｃｕｓｅｉｍａｌｏｈｉｅｉｙｂａｅｌｔｒｎｇ；ｉｉｉｌｃｕｔｒｎｅｔｒｎｔｌｓｅｇｃｎｅｓ；ｍａ — ｎｄｉｔｎｅ；ｍａｉｕｄｓａｃｓａｉｘｍｉｓａｃｘｍｍｉｔｎｅｐｏｕｃｒｄｔ
熊忠阳，陈若田，张玉芳
（重庆大学计算机学院，庆４０４）重００４

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