关于K-means算法最优聚类数目分析的研究

简介：
本研究探讨了如何利用K-means算法确定数据集的最佳聚类数量，通过实验分析不同的评估指标的有效性，并提出了一种改进的方法来优化聚类结果。 为了解决聚类算法在实现过程中需要预先设定最终聚类数目这一问题，本段落提出了一种新的基于同类全部样本的类内紧密度与类间离差度相结合的有效性指标。通过该新指标能够有效地确定数据集的最佳聚类簇数。 在此基础上，在寻找最佳聚类数量的过程中采用K-means算法，并针对其随机选择初始聚类中心可能导致结果不稳定的问题，提出一种改进方案：利用欧式距离来衡量样本间的相似程度，并基于此选出方差最小的前K个样本作为初始聚类中心。这种方法可以有效避免噪声点被选为初始化心的情况发生，从而确保所选取的初始聚类中心位于数据集的核心区域。 实验结果显示，在使用优化后的K-means算法及新的有效性指标对UCI数据集和人工模拟数据进行测试时，该方法在处理球形且含有较少噪音的数据集中能够准确识别出最优类别数量，并具备较快的运行效率。