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基于粒计算的K-medoids聚类算法 被引量:39
1
作者 马箐 谢娟英 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第7期1973-1977,共5页
传统K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点不同而波动,且计算复杂度较高不适于处理大规模数据集;快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进了传统K-medoids聚类算法,但是快速K-medoids聚类算法的初始聚类中心有可能位... 传统K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点不同而波动,且计算复杂度较高不适于处理大规模数据集;快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进了传统K-medoids聚类算法,但是快速K-medoids聚类算法的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为克服传统K-medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷,提出一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。算法引入粒度概念,定义新的样本相似度函数,基于等价关系产生粒子,根据粒子包含样本多少定义粒子密度,选择密度较大的前K个粒子的中心样本点作为K-medoids聚类算法的初始聚类中心,实现K-medoids聚类。UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明了基于粒计算的K-medoids聚类算法能得到更好的初始聚类中心,聚类准确率和聚类误差平方和优于传统K-medoids和快速K-medoids聚类算法,具有更稳定的聚类结果,且适用于大规模数据集。 展开更多
关键词 传统k-medoids聚类算法 快速k-medoids聚类算法 粒计算 等价关系
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基于宽度优先搜索的K-medoids聚类算法 被引量:5
2
作者 颜宏文 周雅梅 潘楚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1302-1305,共4页
针对传统K-medoids聚类算法对初始值敏感、中心点随机选择以及聚类精度不够高等缺点,在粒计算有效初始化的基础上,提出中心点宽度优先搜索策略。首先,利用粒计算初始化获取K个有效粒子,遴选该K个粒子所对应的K个中心点作为K个初始中心点... 针对传统K-medoids聚类算法对初始值敏感、中心点随机选择以及聚类精度不够高等缺点,在粒计算有效初始化的基础上,提出中心点宽度优先搜索策略。首先,利用粒计算初始化获取K个有效粒子,遴选该K个粒子所对应的K个中心点作为K个初始中心点;然后,根据对象间的相似性分别对K个粒子中的对象建立以中心点为根节点的相似对象二叉树,通过宽度优先搜索遍历二叉树迭代出最优中心点,同时采用簇间距离和簇内距离优化准则函数。实验结果表明,所提算法在UCI中Iris和Wine标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时保证了算法聚类准确率。 展开更多
关键词 k-medoids聚类算法 粒计算 相似对象二叉树 宽度优先搜索 适应度函数
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基于稠密区域的K-medoids聚类算法 被引量:6
3
作者 赵湘民 陈曦 潘楚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第16期85-89,99,共6页
针对传统K-medoids聚类算法对初始中心点敏感,以及迭代次数较高等缺点,提出一种可行的初始化方法和中心点搜索更新策略。新算法首先利用密度可达思想为数据集中每个对象建立一个稠密区域,遴选出K个密度大且距离较远的稠密区域,把对应的... 针对传统K-medoids聚类算法对初始中心点敏感,以及迭代次数较高等缺点,提出一种可行的初始化方法和中心点搜索更新策略。新算法首先利用密度可达思想为数据集中每个对象建立一个稠密区域,遴选出K个密度大且距离较远的稠密区域,把对应的稠密区域的核心对象作为聚类算法的K个初始中心点;其次,把K个中心点搜索更新范围锁定在所选的K个有效稠密区域里。新算法在Iris、Wine、PId标准数据集中测试,获取了理想中心点和稠密区域,并且在较少的迭代次数内收敛到最优解或近似最优解。 展开更多
关键词 k-medoids聚类算法 稠密区域 初始中心点 中心点搜索更新
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两种新搜索策略对K-medoids聚类算法建模 被引量:6
4
作者 潘楚 张天伍 罗可 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第7期1453-1457,共5页
针对传统K-medoids聚类算法对初始化敏感,中心点盲目搜索更新和聚类准确率不够高等缺点,提出新的改进算法.新算法首先对原始粒计算进行改进,利用改进的粒计算有效初始化K个中心点;其次以K个初始中心点为基点,提出两种中心点搜索更新策略... 针对传统K-medoids聚类算法对初始化敏感,中心点盲目搜索更新和聚类准确率不够高等缺点,提出新的改进算法.新算法首先对原始粒计算进行改进,利用改进的粒计算有效初始化K个中心点;其次以K个初始中心点为基点,提出两种中心点搜索更新策略,以提高中心点更新效率;同时采用簇内距离和簇间距离改进传统准则函数,以提高聚类精度.实验结果表明:新算法在UCI中Iris、Wine标准数据集中进行测试,获取了理想的初始中心点,在较少的迭代次数内寻找到最优解,并且大幅度提高了聚类准确率. 展开更多
关键词 k-medoids聚类算法 粒计算 搜索策略 准则函数
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基于改进粒计算的K-medoids聚类算法 被引量:11
5
作者 潘楚 罗可 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第7期1997-2000,共4页
针对传统K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、收敛速度缓慢以及聚类精度不够高等缺点,提出一种基于改进粒计算、粒度迭代搜索策略和优化适应度函数的新算法。该算法利用粒计算思想在有效粒子中选择K个密度大且距离较远的粒子,选择其... 针对传统K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、收敛速度缓慢以及聚类精度不够高等缺点,提出一种基于改进粒计算、粒度迭代搜索策略和优化适应度函数的新算法。该算法利用粒计算思想在有效粒子中选择K个密度大且距离较远的粒子,选择其中心点作为K个聚类初始中心点;并在对应的K个有效粒子中进行中心点更新,来减少迭代次数;采用类间距离和类内距离优化适应度函数来提高聚类的精度。实验结果表明:该算法在UCI多个标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时提高了算法聚类准确率。 展开更多
关键词 k-medoids聚类算法 改进粒计算 粒度迭代搜索策略 优化适应度函数
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一种高效的K-medoids聚类算法 被引量:48
6
作者 夏宁霞 苏一丹 覃希 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第12期4517-4519,共3页
针对K-medoids算法初始中心点选择敏感、大数据集聚类应用中性能低下等缺点,提出一个基于初始中心微调与增量中心候选集的改进K-medoids算法。新算法以微调方式优化初始中心,以中心候选集逐步扩展的方式来降低中心轮换的计算复杂性。实... 针对K-medoids算法初始中心点选择敏感、大数据集聚类应用中性能低下等缺点,提出一个基于初始中心微调与增量中心候选集的改进K-medoids算法。新算法以微调方式优化初始中心,以中心候选集逐步扩展的方式来降低中心轮换的计算复杂性。实验结果表明,相对于传统的K-medoids算法,新算法可以提高聚类质量,有效缩短计算时间。 展开更多
关键词 k-medoids算法 中心微调 增量候选
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基于距离不等式的K-medoids聚类算法 被引量:16
7
作者 余冬华 郭茂祖 +3 位作者 刘扬 任世军 刘晓燕 刘国军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期3115-3128,共14页
研究加速K-medoids聚类算法,首先以PAM(partitioning around medoids)、TPAM(triangular inequality elimination criteria PAM)算法为基础给出两个加速引理,并基于中心点之间距离不等式提出两个新加速定理.同时,以O(n+K^2)额外内存空... 研究加速K-medoids聚类算法,首先以PAM(partitioning around medoids)、TPAM(triangular inequality elimination criteria PAM)算法为基础给出两个加速引理,并基于中心点之间距离不等式提出两个新加速定理.同时,以O(n+K^2)额外内存空间开销辅助引理、定理的结合而提出加速SPAM(speed up PAM)聚类算法,使得K-medoids聚类算法复杂度由O(K(n-K)~2)降低至O((n-K)~2).在实际及人工模拟数据集上的实验结果表明:相对于PAM,TPAM,FKMEDOIDS(fast K-medoids)等参考算法均有改进,运行时间比PAM至少提升0.828倍. 展开更多
关键词 数据挖掘 算法 k-medoids 距离不等式
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一种新的k-medoids聚类算法 被引量:18
8
作者 姚丽娟 罗可 孟颖 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第19期153-157,共5页
针对k-medoids算法对初始聚类中心敏感,聚类精度较低及收敛速度缓慢的缺点,提出一种基于密度初始化、密度迭代的搜索策略和准则函数优化的方法。该算法初始化是在高密度区域内选择k个相对距离较远的样本作为聚类初始中心,有效定位聚类... 针对k-medoids算法对初始聚类中心敏感,聚类精度较低及收敛速度缓慢的缺点,提出一种基于密度初始化、密度迭代的搜索策略和准则函数优化的方法。该算法初始化是在高密度区域内选择k个相对距离较远的样本作为聚类初始中心,有效定位聚类的最终中心点;在k个与初始中心点密度相近的区域内进行中心点替换,以减少候选点的搜索范围;采用类间距和类内距加权的均衡化准则函数,提高聚类精度。实验结果表明,相对于传统的k-mediods算法及某些改进算法,该算法可以提高聚类质量,有效缩短聚类时间。 展开更多
关键词 k-medoids算法 密度初始化 目标函数
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密度峰值优化初始中心的K-medoids聚类算法 被引量:28
9
作者 谢娟英 屈亚楠 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第2期230-247,共18页
针对快速K-medoids聚类算法和方差优化初始中心的K-medoids聚类算法存在需要人为给定类簇数,初始聚类中心可能位于同一类簇,或无法完全确定数据集初始类簇中心等缺陷,受密度峰值聚类算法启发,提出了两种自适应确定类簇数的K-medoids算... 针对快速K-medoids聚类算法和方差优化初始中心的K-medoids聚类算法存在需要人为给定类簇数,初始聚类中心可能位于同一类簇,或无法完全确定数据集初始类簇中心等缺陷,受密度峰值聚类算法启发,提出了两种自适应确定类簇数的K-medoids算法。算法采用样本x i的t最近邻距离之和倒数度量其局部密度ρi,并定义样本x i的新距离δi,构造样本距离相对于样本密度的决策图。局部密度较高且相距较远的样本位于决策图的右上角区域,且远离数据集的大部分样本。选择这些样本作为初始聚类中心,使得初始聚类中心位于不同类簇,并自动得到数据集类簇数。为进一步优化聚类结果,提出采用类内距离与类间距离之比作为聚类准则函数。在UCI数据集和人工模拟数据集上进行了实验测试,并对初始聚类中心、迭代次数、聚类时间、Rand指数、Jaccard系数、Adjusted Rand index和聚类准确率等经典聚类有效性评价指标进行了比较,结果表明提出的K-medoids算法能有效识别数据集的真实类簇数和合理初始类簇中心,减少聚类迭代次数,缩短聚类时间,提高聚类准确率,并对噪音数据具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 k-medoids算法 初始中心 密度峰值 准则函数
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一种改进人工蜂群的K-medoids聚类算法 被引量:9
10
作者 李莲 罗可 周博翔 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第16期146-150,共5页
针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心选择较敏感、聚类效率和精度较低、全局搜索能力较差以及传统蜂群算法初始蜂群和搜索步长随机选取等缺点,提出了一种基于粒子和最大最小距离法初始化蜂群和随着迭代次数增加动态调整搜索步长的人... 针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心选择较敏感、聚类效率和精度较低、全局搜索能力较差以及传统蜂群算法初始蜂群和搜索步长随机选取等缺点,提出了一种基于粒子和最大最小距离法初始化蜂群和随着迭代次数增加动态调整搜索步长的人工蜂群算法,将改进的人工蜂群进一步优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。实验结果表明:该算法降低了对噪声的敏感程度,具有较高的效率和准确率,较强的稳定性。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 粒计算 k-medoids
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基于K-medoids聚类算法的多源信息数据集成算法 被引量:16
11
作者 祝鹏 郭艳光 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期665-670,共6页
针对因多源信息数据源域相似性较低、不易确定导致的集成难度较大问题,提出一种基于K-medoids聚类算法的集成方法.先将多源数据的聚类过程视为迁移学习过程,确定初始样本的权重值,记录训练样本每次迭代时权重和损失期望值的学习特点,再... 针对因多源信息数据源域相似性较低、不易确定导致的集成难度较大问题,提出一种基于K-medoids聚类算法的集成方法.先将多源数据的聚类过程视为迁移学习过程,确定初始样本的权重值,记录训练样本每次迭代时权重和损失期望值的学习特点,再利用特点参数判定数据属于源域还是目标域;然后将集成算法聚类转化为多样化的域值标记问题,使数据具有聚类特性后,再分别计算源域和目标域中待集成数据间的权重因子,利用权重因子覆盖特性判定二者间的交互信息量,对信息量较高的数据进行集成,以确保集成的成功率.仿真实验结果表明,该算法无论是在稳定、数目较少的数据集,还是在紊乱、数目较多较杂的数据集下,都能实现高效集成,并且二次集成次数较少,整体耗用较低. 展开更多
关键词 k-medoids聚类算法 多源数据 源域 目标域 交互信息量
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一种基于差分演化的K-medoids聚类算法 被引量:11
12
作者 孟颖 罗可 +1 位作者 刘建华 石爽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1651-1653,共3页
针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索技术,有很强的鲁棒性。将差分演化的全... 针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索技术,有很强的鲁棒性。将差分演化的全局优化能力用于K-medoids聚类算法,有效地克服了K-medoids聚类算法的缺点,缩短了收敛时间,改善了聚类质量。通过仿真验证了此算法的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 差分演化 质量 k-medoids算法 全局优化
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粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法 被引量:13
13
作者 谢娟英 鲁肖肖 +1 位作者 屈亚楠 高红超 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第5期611-620,共10页
针对快速K-medoids聚类算法所选初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于粒计算的K-medoids算法构造样本去模糊相似矩阵时需要主观给定阈值的缺陷,提出了粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法。该算法结合粒计算与最大最小... 针对快速K-medoids聚类算法所选初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于粒计算的K-medoids算法构造样本去模糊相似矩阵时需要主观给定阈值的缺陷,提出了粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法。该算法结合粒计算与最大最小距离法,优化K-medoids算法初始聚类中心的选取,选择处于样本分布密集区域且相距较远的K个样本作为初始聚类中心;使用所有样本的相似度均值作为其构造去模糊相似矩阵的阈值。人工模拟数据集和UCI机器学习数据库数据集的实验测试表明,新K-medoids聚类算法具有更稳定的聚类效果,其准确率和Adjusted Rand Index等聚类结果评价指标值优于传统K-medoids聚类算法、快速K-medoids聚类算法和基于粒计算的K-medoids聚类算法。 展开更多
关键词 粒计算 初始中心 最大最小距离法 K-me doids算法
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方差优化初始中心的K-medoids聚类算法 被引量:13
14
作者 谢娟英 高瑞 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第8期973-984,共12页
针对快速K-medoids聚类算法存在密度计算复杂耗时和初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于邻域的K-medoids算法的邻域半径需要人为给定一个调节系数的主观性缺陷,分别以样本间距离均值和相应样本的标准差为邻域半径,以方差作为... 针对快速K-medoids聚类算法存在密度计算复杂耗时和初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于邻域的K-medoids算法的邻域半径需要人为给定一个调节系数的主观性缺陷,分别以样本间距离均值和相应样本的标准差为邻域半径,以方差作为样本分布密集程度的度量,选取方差值最小且其间距离不低于邻域半径的样本为K-medoids的初始聚类中心,提出了两种方差优化初始中心的K-medoids算法。在UCI数据集和人工模拟数据集上进行了实验测试,并对各种聚类指标进行了比较,结果表明该算法需要的聚类时间短,得到的聚类结果优,适用于较大规模数据集的聚类。 展开更多
关键词 方差 标准差 邻域 初始中心 k-medoids
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面向LBSN的k-medoids聚类算法 被引量:1
15
作者 罗维佳 乔少杰 +3 位作者 韩楠 元昌安 闭应洲 舒红平 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期70-79,共10页
常用的聚类算法存在诸多不足,为此提出了一种基于初始半径r的k-medoids改进算法,主要针对LBSN中的位置数据进行聚类,改善初始聚类中心敏感对聚类结果的影响,其本质是基于密度聚类,不同之处在于k值的选取是依赖于半径r.通过大量真实签到... 常用的聚类算法存在诸多不足,为此提出了一种基于初始半径r的k-medoids改进算法,主要针对LBSN中的位置数据进行聚类,改善初始聚类中心敏感对聚类结果的影响,其本质是基于密度聚类,不同之处在于k值的选取是依赖于半径r.通过大量真实签到数据集进行实验,结果显示本文算法聚类结果更稳定.本文算法在基于位置的社交网络应用中获得更好的聚类效果和更快的收敛速度.实验中将距离平方和作为准则函数进行对比,相对于传统k-medoids算法优势明显,对退化的k-medoids算法也能够缩小1.2%到2%. 展开更多
关键词 社交网络 密度 k-medoids 签到数据 距离相似度
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半径自适应的初始中心点选择K-medoids聚类算法 被引量:4
16
作者 王勇 王李福 +1 位作者 饶勤菲 邹辉 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2017年第2期95-101,共7页
针对K-medoids(K为中心点)聚类算法对初始聚类中心敏感、聚类结果依赖于初始聚类中心的缺陷,提出一种新的半径自适应的初始中心点选择算法。该算法在每次迭代过程中都重新根据剩余样本点的分布特征计算半径,从而实现动态计算相应样本点... 针对K-medoids(K为中心点)聚类算法对初始聚类中心敏感、聚类结果依赖于初始聚类中心的缺陷,提出一种新的半径自适应的初始中心点选择算法。该算法在每次迭代过程中都重新根据剩余样本点的分布特征计算半径,从而实现动态计算相应样本点的局部方差和领域半径,选取较优的初始聚类中心点,实现良好的聚类效果。采用不同规模的UCI数据集和不同比例随机点的模拟数据集进行测试,利用5个通用的聚类评价指标对性能进行评价。结果表明:本算法性能较同类算法有明显提高。 展开更多
关键词 局部方差 初始中心 k-medoids 自适应
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应用于数字电视用户浏览行为的二分K-medoids聚类算法 被引量:1
17
作者 费红英 孙丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3575-3578,共4页
为了对数字电视用户浏览行为进行有效分析,提出了应用于数字电视用户浏览行为的二分K-medoids算法。针对欧氏距离容易丢失数据信息、受异常值影响较大的缺点,利用云相似度对聚类算法进行了改进,减少异常数据等不确定因素对聚类结果的影... 为了对数字电视用户浏览行为进行有效分析,提出了应用于数字电视用户浏览行为的二分K-medoids算法。针对欧氏距离容易丢失数据信息、受异常值影响较大的缺点,利用云相似度对聚类算法进行了改进,减少异常数据等不确定因素对聚类结果的影响;针对K-means算法易受人为因素影响的迭代次数、大数据环境下聚类中心不再变化难以实现等停止准则问题,使用了一种综合类内、类间相似度和类簇个数三个因素的停止准则,在不过度消耗系统资源的同时又能满足实际的聚类需求。在实验中将基于云相似度的二分K-medoids(BKS)、基于云相似度的K-medoids(KS)算法在不同用户数量下进行测试,实验结果表明提出的算法提高了聚类准确性和算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 数字电视 用户浏览行为 算法 云相似度 二分k-medoids
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增量式K-Medoids聚类算法 被引量:9
18
作者 高小梅 冯云 冯兴杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第B07期181-183,共3页
聚类是一种非常有用的数据挖掘方法,可用于发现隐藏在数据背后的分组和数据分布信息。目前已经提出了许多聚类算法及其变种,但在增量式聚类算法研究方面所做的工作较少。当数据集因更新而发生变化时,数据挖掘的结果也应该进行相应的更... 聚类是一种非常有用的数据挖掘方法,可用于发现隐藏在数据背后的分组和数据分布信息。目前已经提出了许多聚类算法及其变种,但在增量式聚类算法研究方面所做的工作较少。当数据集因更新而发生变化时,数据挖掘的结果也应该进行相应的更新。由于数据量大,在更新后的数据集上重新执行聚类算法以更新挖掘结果显然比较低效,因此亟待研究增量式聚类算法。该文通过对K-Medoids聚类算法的改进,提出一种增量式K-Medoids聚类算法。它能够很好地解决传统聚类算法在伸缩性、数据定期更新时所面临的问题。 展开更多
关键词 数据挖掘 K—Medoids算法 最近邻 增量式算法
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基于k-means算法的聚类个数确定方法改进 被引量:1
19
作者 王丙参 王国长 魏艳华 《统计与决策》 北大核心 2025年第7期59-64,共6页
文章基于k-means算法探讨了最优聚类个数k*的确定方法:第一类是统计量方法;第二类是聚类算法不稳定性方法,即基于两次聚类结果间的距离,利用交叉验证、随机抽样取交集、自助法来构建聚类算法估计不稳定性指标,并根据投票、最小化均值方... 文章基于k-means算法探讨了最优聚类个数k*的确定方法:第一类是统计量方法;第二类是聚类算法不稳定性方法,即基于两次聚类结果间的距离,利用交叉验证、随机抽样取交集、自助法来构建聚类算法估计不稳定性指标,并根据投票、最小化均值方法确定k^(*)。数值模拟结果显示:在给定k^(*)的情况下,聚类结果与标签的距离或相似度可作为评价聚类结果的指标,为聚类算法评价提供了新的借鉴;基于k-means算法确定k^(*)的前提是数据集根据欧氏距离可明显分为几簇,相对而言,聚类算法不稳定性方法优于统计量方法;对于不稳定性指标,交叉验证估计方法与随机抽样取交集估计方法对抽样个数稳健,抽样个数依次建议略少于样本容量的1/3、80%;自助抽样估计方法由于利用了全部样本,因此效率更高;4种不稳定性指标没有显著差异,投票与最小化均值方法也没有显著差异。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 个数 统计量 不稳定性
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基于主成分分析算法和K均值聚类算法的药品库存分类管理 被引量:1
20
作者 唐蕾 邱磊 +1 位作者 俞佳慧 冀召帅 《医药导报》 北大核心 2025年第4期682-686,共5页
目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算... 目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算法和K均值聚类(K-means)算法对研究对象进行分类。结果确定轮廓系数为0.3470的分类数4为最佳分类数,将700种药品分为4类,其中有363种归为第一类,186种归为第二类,94种归为第三类,57种归为第四类。将该文研究的药品分类方法模拟运用到某三级医院2023年第二季度的药品库存管理中,模拟结果表明该分类方法能够降低库存成本,提高库存有效性。结论基于PCA算法和K-means聚类算法的药品分类方法能够为药品库存分类管理提供可靠依据。 展开更多
关键词 药品分 主成分分析算法 K均值算法 药品库存管理
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