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密度峰值优化初始中心的Kmea
第34卷第3期 计算机应用与软件 Vol34No.3
2017年3月 ComputerApplicationsandSoftware Mar.2017
密度峰值优化初始中心的Kmeans算法
李 敏 张桂珠
(江南大学物联网工程学院 江苏无锡214122)
摘 要 Kmeans算法随机选取初始聚类中心,容易导致聚类结果不稳定。为此,提出一种快速密度峰值有哪些信誉好的足球投注网站
算法CFSFDP(clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks)优化初始中心的Kmeans算法。首先针对CFSFDP
算法中截断距离的选取影响局部密度的计算这一缺点,提出用动力学中的势能替换数据点的局部密度;在此基础
上,利用改进的CFSFDP算法选取初始聚类中心,实现Kmeans聚类。在UCI数据集和人工模拟数据集上的测试
结果表明,优化后的新算法具有更好的聚类结果。
关键词 Kmeans算法 CFSFDP算法 密度峰值 引力势能
中图分类号 TP18 文献标识码 A DOI:10.3969/j.issn.1000386x.2017.03.038
KMEANSALGORITHMOFOPTIMIZEDINITIALCENTERBYDENSITYPEAKS
LiMin ZhangGuizhu
(SchoolofIOTEngineering,JiangnanUniversity,Wuxi214122,Jiangsu,China)
Abstract Kmeansalgorithmrandomlyselectstheinitialclustercenters,whichcaneasilyleadtotheinstabilityof
clusteringresults.Toovercomethisdeficiency,aKmeansalgorithmnamedclusteringbyfastsearchandfindofdensity
peaks(CFSFDP)isproposedtooptimizetheinitialcenter.Firstly,aimingatthedisadvantagethattheselectionof
truncateddistanceinCFSFDPalgorithmaffectsthelocaldensity,itisproposedthatthelocaldensityofeachpointcanbe
replacedbygravitationalpotentialenergy.Basedonthis,Kmeansclusteringcanbeimplementedbyusingtheoptimized
CFSFDPalgorithmtoselectinitialclustercenters.TheproposedalgorithmistestedonUCIdatasetsandsyntheticdata
sets.Experimentalresultsshowthatthenewalgorithmcanachievebetterclustering.
Keywords Kmeansalgorithm CFSFDPalgorithm Densitypeak Gravitationalpotentialenergy
用的基于划分的聚类算法[4],Kmeans具有简单、速度
0 引 言 快的优点,并且能够有效地处理大文本集。但Kmeans
算法要求事先选取初始聚类中心,初始聚类中心的选取
聚类分析是一种无监督的分类方法,是数据挖掘 严重影响聚类结果的好坏和算法的迭代次数。为此,很
中的重要研究方向之一[1]。聚类分析是通过一定的准 多学者致力于Kmeans算法初始聚类中心优化研究。
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