一种基于密度的k-means聚类算法

针对k-means算法中对初始聚类中心和孤立点敏感的缺点,提出一种基于密度的改进k-means算法.该算法引入信息熵和加权距离,从近邻密度出发,去除孤立点对算法的影响,同时确定初始聚类中心,使得聚类中心相对稳定.实验表明,该算法在准确性、运行效率上均有10%以上的提升.     

基于数据抽样的自动k-means聚类算法

为了解决传统k-means算法需要输入k值和在超大规模数据集进行聚类的问题,这里在前人研究基础上,首先在计算距离时引入信息熵,在超大规模数据集采用数据抽样,抽取最优样本数个样本进行聚类,在抽样数据聚类的基础上进行有效性指标的验证,并且获得算法所需要的k值,然后利用引入信息熵的距离公式再在超大数据集上进行聚类。实验表明,该算法解决了传统k-means算法输入k值的缺陷,通过数据抽样在不影响数据聚类质量的前题下自动获取超大数据集聚类的k值。