k-means聚类算法的改进

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1、￣￣单位代码１０６０２Ｉ学号２０１３０１１５３５分类号ＴＰ３９１Ｗ级公开＿心＇＞／＾序＠Ｖ）吁錢ｊ：＾ＧＵＡＮＧＸＩＮＯＰＭＡＬＵＮＩＶＥＰＳＩＴＹ硕击学佐４＾文Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法的改进Ｉｍｒｏｖｅｍｅｎｔｓ－ｍｅａｎｓｃｐｏｆＫｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｏｒｉｔｈｍｇ学院：计算机科学与信息工程学院专业：计算机应用技术研究方向：数据挖掘年级：２０１３级研究生：刘越指导教师：张师超教授完成日期：２０１６年４月Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法的改进专业义称：计算机度用技术

2、申请人：刘越指导教师：张师超教授论文答辩委员会主席：委员：Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法的改进年级：２０１３级导师：张师超教授研究生：刘越专业；计算机应用技术方向：数据挖掘摘要随着计算机信息技术的迅猛发展，人们收集的数据越来越大，我们时常都会遇到像国像、文字、视频、音频等各式各样的数据，现在大家非常关注并且迫切希望解决的问题就是：如何快速有效地从送些庞大的数据中挖掘出其有用的信息或者知识，为学科的发展做出贡献。由此，数据挖掘在这种大背景下应运而生，它提供了很多有效的方法Ｗ及可行的工具来解决人们的需求。在数据挖掘领域

3、中，聚类技术是非常重要的无监督学习方法。近些年来，人们对聚类分析技术做了重点的研究及改进，由此可见，人们对它越来越重视了。聚类技术在某些理论方面Ｗ及某些应用方面都取得了不错的成绩。现在，聚类分析技术已经在各个方面得到了广泛的应用，比如在模式识别、机器学习、文本分类、国像处理、市场营销、科学统计等领域上。常见的聚类方法有：层次方法、划分方法、网格方法、密度方法、模型方法。其中最－ｍｅａｎｓ聚类算法－著名的就是基于划分的ｋ。虽然ｋｍｅａｎｓ聚类算法具有简单、快速、有效等诸多优点，但还是有很多方面的不足或者说缺陷，比如说，算法初始值的选取

4、具有依赖性和敏感性，重复计算每个数据对象到聚类中也的距离，导致了运行时间的增加等。针对Ｗ上的不足，本文所做的主要工作如下：－ｍｅａｎ１．针对ｋｓ聚类算法对巧始值的选取具有依赖性和较强的敏感性等问题，本文提一出了ｋ－ｍｅａｎｋ－ｍｅ种改进的ｓ聚类算法，主要用于解决传统ａｎｓ聚类算法随机选取初始聚－类中也的问题，其核也在于改进ｋｍｅａｎｓ聚类算法对于初始值的依赖关系。本文选取的巧始聚类数目为利用分合并策略来进行类别的合并，该算法的聚类数目不要求用户预先给定出来－ｍｅａｎ，分合并后数据集类别的实验结果跟传统ｋｓ聚类算法的实验结果进行对

5、比，可Ｗ得到髙质量的聚类结果。２－ｍ．针对ｋｅａｎｓ聚类算法存在的重复计算每个数据对象到聚类中必的距离、导致运行一时间的增加等问题－ｍｅａｎｓ，本文分析了其中的原因，比如计算出ｋ聚类算法在每次迭代中的每个数据对象到聚类中也的距离一，这就使得聚类效率不髙。为此，本文提出了种改一一－ｍｅａｎ进的ｋｓ聚类算法用来解决送个问题。在每次迭代时需要个简单的数据结构来存一一次迭代时使用这些信息一储些相关的信息，在下。改进后的方法遥免了重复计算每个数据对象到聚类中也之间的距离，节省了运行的总时间。最后的实验结果得出：通过改进ｋ－ｍｅａｎ使得算法的运

6、行时间缩短了，提高了聚类结果的准确性，降低了ｓ聚类算法的时间复杂度。－：ｋｍｅａｎ关键词数据挖掘：聚类算淑ｓ算法；距离；初始中也ＩＩｍｒｏｖｅｍｅｎｔｓｏｆ－ｍｅａｎｓｃｒｎｐＫｌｕｓｔｅｉｇａｌｏｒｉｔｈｍｇＧｒａｄｅ：２０１３Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆｅ巧ｏｒＺｈａｎｇＳｈｉｃｈａｏＮａｍｅ：ＬｉｕＹｕｅＭａｊｏｒ：ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｉｅａｒｃｈ口ｉｒｅｃｔｉｏｎ：Ｄａｔ过ＭｉｎｉｎｇＡｂｓｔｒａｃｔＮｏｗａｄａｙｓ，ｗｉｔｈｔｈｅ

7、ｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｆｂｎｎａｔｉｏｎ化ｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｃｏｌｌｅｃｔｅｄｄａｔａｇｒｏｗｓｔｒｅｍｅ打ｄｏｕｓｌｙ，ｗｅｗｉｌｌａｌｗａｙｓｅｎｃｏｕｎｔｅｒｉｍａｇｅ，ｔｅｘｔ，ｖｉｄｅｏ，ａｕｄｉｏａｎｄｏｔｈｅｒｋｉｎｄｓｏｆｄａｔａ．Ｎｏｗｔｈｅｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｗｅａｒｅｖｅｒｙｃｏｎｃｅｒｎｅｄａｂｏｕｔａｎｄｅａ化ｓｏｌｖｅｉｓｈｏｗ化ｐｇ巧ｕｉｃｋｌｙａｎｄｅｆｅｃｔｉｖｅｌｍｉｎｅｕｓｅｆｔｉ

8、ｌｉｎｆｏｒａｉａｔｉｏ打ｏｒｋ