基于局部中心量度的聚类算法研究
随着大数据时代的到来,人们对于数据分析和处理的需求越来越大。
聚类算法作为数据分析中的一种重要方法,被广泛应用于各个领域。
本文将基于局部中心量度的聚类算法进行研究,以提高聚类算法的准
确性和有效性。
聚类算法是一种无监督学习方法,通过将数据集中的样本按照某种相
似性度量划分为不同的簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,不同簇
的样本尽可能不相似。聚类算法在图像处理、文本分析、生物信息学
等领域有着广泛的应用。
局部中心量度算法是一种常见的聚类算法,其原理是通过计算数据点
之间的局部相似度,将相似的数据点连接起来,最终形成一个完整的
聚类结果。局部中心量度算法的关键在于如何选取中心点以及如何计
算局部相似度。
针对局部中心量度算法存在的问题,本文提出了一种改进策略。在选
取中心点时,我们不仅考虑数据点在局部的相似度,还考虑其在全局
的代表性。优化数据点的连接方式,使每个数据点都能更加准确地连
接到其所属的簇。改进局部相似度的计算方法,使其更加符合数据的
实际情况。
为了验证改进后的局部中心量度算法的有效性,我们进行了实验对比。