| 基于ARIA的K均值聚类算法研究 |
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| 引用本文： | 王雷,刘小芳,赵良军.基于ARIA的K均值聚类算法研究[J].四川理工学院学报(自然科学版),2019(2):65-70. |
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| 作者姓名： | 王雷 刘小芳 赵良军 |
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| 作者单位： | 四川轻化工大学自动化与信息工程学院;四川轻化工大学计算机学院 |
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| 摘 要： | 针对传统K均值聚类算法对初始聚类中心敏感,易陷入局部最优和对大数据集聚类速度慢的缺点,将ARIA与Kmeans算法相结合,提出了一种ARIA-Kmeans算法,即基于自适应半径免疫的K均值聚类算法。首先利用自适应半径免疫算法对数据进行预处理,产生能够代表原始数据分布以及密度信息的内部镜像数据;然后用K均值聚类算法对其进行多次聚类,获得最佳聚类中心,并将其作为初始聚类中心,推广到全部数据优化聚类效果;最后对其结果进行评价。实验结果表明,相对于传统Kmeans算法,新算法在保证聚类准确度的前提下,提高了算法运行的时间效率和稳定性。
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| 关 键 词： | 聚类分析 局部最优 自适应半径免疫算法 K均值聚类算法 聚类中心 优化 |
Research on Kmeans Clustering Algorithm Based on ARIA |
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