K均值聚类算法初始中心选取相关问题的研究的中期报告.docx

该【K均值聚类算法初始中心选取相关问题的研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【K均值聚类算法初始中心选取相关问题的研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。K均值聚类算法初始中心选取相关问题的研究的中期报告本研究旨在探究K均值聚类算法初始中心选取相关问题。在前期调研和分析的基础上,本期报告将从两方面展开研究:一是探究不同初始中心选取方法对聚类结果的影响;二是探索用遗传算法求解初始中心的可行性。一、不同初始中心选取方法对聚类结果的影响K均值聚类算法的初始中心选取对聚类结果有重要影响,现有的初始中心选取方法主要有随机选取、均匀选取和K-means++三种。随机选取法是选取K个随机样本作为初始中心,该方法容易受到初始随机性的影响,产生局部最优解的可能性较大。均匀选取法是从样本集中均匀选取K个样本作为初始中心,该方法易受到样本分布不均匀的影响,特别是在数据维度较高时。K-means++法是在初始选取第一个中心后,逐步选取距离已选中心最远的样本作为新的中心,保证了初始中心的相对均匀性。该方法能够很好地避免陷入局部最优解,但计算量较大。因此,本研究将对以上三种初始中心选取方法进行实验比较,分析不同选取方法对聚类结果的影响,以及不同数据集的适用情况。二、用遗传算法求解初始中心的可行性遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法,可以用于求解多样化的优化问题,包括初始中心选取问题。本研究将探讨在K均值聚类算法中使用遗传算法求解最优初始中心的可行性,并在部分数据集上进行实验验证。下一步工作将进一步深入研究以上两个问题,针对研究问题进行模拟实验、数据分析和结果讨论,以期得到较为完整的研究结论。