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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 Vol34No.3 2017年3月   ComputerApplicationsandSoftware Mar.2017 密度峰值优化初始中心的Kmeans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  Kmeans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Kmeans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Kmeans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  Kmeans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.1000386x.2017.03.038 KMEANSALGORITHMOFOPTIMIZEDINITIALCENTERBYDENSITYPEAKS LiMin ZhangGuizhu (SchoolofIOTEngineering,JiangnanUniversity,Wuxi214122,Jiangsu,China) Abstract  Kmeansalgorithmrandomlyselectstheinitialclustercenters,whichcaneasilyleadtotheinstabilityof clusteringresults.Toovercomethisdeficiency,aKmeansalgorithmnamedclusteringbyfastsearchandfindofdensity peaks(CFSFDP)isproposedtooptimizetheinitialcenter.Firstly,aimingatthedisadvantagethattheselectionof truncateddistanceinCFSFDPalgorithmaffectsthelocaldensity,itisproposedthatthelocaldensityofeachpointcanbe replacedbygravitationalpotentialenergy.Basedonthis,Kmeansclusteringcanbeimplementedbyusingtheoptimized CFSFDPalgorithmtoselectinitialclustercenters.TheproposedalgorithmistestedonUCIdatasetsandsyntheticdata sets.Experimentalresultsshowthatthenewalgorithmcanachievebetterclustering. Keywords  Kmeansalgorithm CFSFDPalgorithm Densitypeak Gravitationalpotentialenergy 用的基于划分的聚类算法[4],Kmeans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Kmeans 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Kmeans算法初始聚类中心优化研究。

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