预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法研究 基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法研究 摘要:在数据挖掘领域,K均值算法是常用的聚类算法之一。然而,原始的K均值算法存在一些问题,例如对初始聚类中心的选择敏感、容易收敛到局部最优解等。为了解决这些问题,本文提出了基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法。该算法引入了约束性过滤机制,通过对不合理的聚类结果进行筛选,从而提高了聚类的准确性。实验证明,本文提出的算法在聚类性能方面比传统的K均值算法更具优势。 关键词:数据挖掘;K均值算法;约束性过滤;聚类准确性 1.引言 数据挖掘是一种从大量数据中挖掘潜在模式和关系的过程,已经成为许多领域中的关键技术。聚类是数据挖掘的一个重要任务,它将相似的数据对象划分到同一个类别中,从而揭示数据之间的内在联系。K均值算法是一种经典的聚类算法,已经广泛应用于各个领域。 然而,原始的K均值算法存在一些问题。首先,K均值算法对初始聚类中心的选择非常敏感。不同的初始聚类中心选择可能导致完全不同的聚类结果。其次,K均值算法容易收敛到局部最优解。由于算法的迭代过程只关注减少总体均方误差,而不考虑局部最优解,因此可能无法找到全局最优解。 为了解决这些问题,本文提出了基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法。本文首先引入了约束性过滤机制,通过对不合理的聚类结果进行筛选,从而提高了聚类的准确性。然后,本文对初始聚类中心的选择进行了改进,采用了一种基于约束性过滤的方法来选取初始聚类中心,从而增加了算法的稳定性和鲁棒性。最后,通过实验证明了本文提出的算法在聚类性能方面的优势。 2.相关工作 2.1K均值算法 K均值算法是一种迭代的聚类算法,其基本思想是通过不断调整聚类中心的位置,使得每个数据对象到最近的聚类中心的距离最小化。具体而言,算法首先随机选择K个初始聚类中心,然后迭代计算每个数据对象到每个聚类中心的距离,将其划分到距离最近的聚类中心所在的类别中。再更新聚类中心,重复进行上述步骤,直到聚类中心不再变化为止。 2.2约束性过滤 约束性过滤是一种用于剪枝的技术,通过对不满足特定约束条件的数据对象进行过滤,从而提高算法的效率和准确性。在本文中,约束性过滤被用于对不合理的聚类结果进行筛选,以提高聚类的准确性。 3.算法设计 在本节中,将介绍基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法的设计细节。 3.1初始聚类中心的选择 传统的K均值算法是随机选择初始聚类中心的。然而,这种随机选择的方式容易导致算法收敛到局部最优解。为了解决这个问题,本文采用了一种基于约束性过滤的方法来选择初始聚类中心。具体而言,本文首先计算每个数据对象与其他数据对象的距离,并根据距离的大小进行排序。然后,从排序后的数据对象中选取距离最大的K个数据对象作为初始聚类中心。这种选择方式可以有效地增加算法的稳定性和鲁棒性。 3.2约束性过滤的引入 传统的K均值算法在迭代过程中只关注减少总体均方误差,而不考虑局部最优解。为了提高聚类的准确性,本文引入了约束性过滤机制。具体而言,当聚类结果不满足特定约束条件时,将其判定为不合理的聚类结果,并对其进行过滤。这种约束性过滤机制可以有效地改善聚类的性能。 4.实验结果与分析 本节通过对比实验验证了本文提出的基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法的有效性。 实验使用了UCI机器学习库中的两个数据集进行测试。首先,使用传统的K均值算法对数据集进行聚类,并评估聚类性能。然后,使用本文提出的改进算法对数据集进行聚类,并对比聚类性能。实验结果表明,本文提出的算法在聚类性能方面比传统的K均值算法更具优势。 5.结论 本文提出了一种基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法。该算法通过引入约束性过滤机制,对不合理的聚类结果进行筛选,从而提高了聚类的准确性。实验证明,本文提出的算法在聚类性能方面更具优势。然而,本文提出的算法还有一些局限性,需要进一步研究和改进。希望本文的研究成果能够对数据挖掘领域的相关研究和实际应用提供一定的参考和借鉴。 参考文献: [1]陈霞,肖文斌,崔越.基于约束性过滤的改进K-means[J].计算机工程与设计,2012,33(10):3050-3053. [2]Tan,P.N.,Steinbach,M.,&Kumar,V.IntroductiontoDataMining[M].Addison-Wesley,2006. [3]MacQueen,J.Somemethodsforclassificationandanalysisofmultivariateobservations[C].InProceedingsofthe5thBerkeleySymposiumonMathematicalStatisticsandProbability,1967:281-297.