选择聚类算法

近年来，基于主动数据选择的半监督聚类技术成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。该技术通过利用少量标签数据，显著提高了聚类精度。然而，现有的半监督聚类算法在处理大规模数据时仍面临挑战。

在本教程中，我们将深入探讨如何在WEKA中选择最适合的聚类算法。

这篇论文探讨了一种针对高维数据的特征选择算法，该算法利用快速聚类技术提高效率，为数据挖掘领域的学者和实践者提供了有价值的参考。

动态调整 K 值的 K-means 聚类算法，挺适合你用在空间数据里的。原来的 K-means 你应该用过，设置 K 值总是靠猜，聚类效果也容易翻车。这个改进版就聪明多了，直接用距离代价函数来算哪个 K 更合适，自动帮你选个靠谱的聚类数，效率还不错。 K-means 的 K 值问题一直是老大难，是数据本身没啥先验知识时，真不好定。这个算法通过构建一个数学模型，用距离代价函数动态判断 K 值，你就不用靠经验去猜了，聚类结果也更稳。 你可以把它用在地理空间数据上，比如遥感图像、地图数据聚类啥的。数据点带空间属性，用普通 K-means 常常忽略了空间分布特性，这一套改进方法能更好识别那些分布模式。

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤，适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习，推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

数据挖掘里的聚类算法不少，CURE 算法算是比较的那一类，抗噪能力强，聚类形状也不挑。推荐你看看这份 PPT，讲得挺详细，图示也清楚，思路梳理得比较顺。多个代表点+缩放策略的思路，在那种不规则分布、带噪声的数据时，表现还蛮稳定。你要是之前用惯了 K-means，第一次接触 CURE 会觉得思路不太一样，但看完这个文档应该就清楚多了。实现上也不算复杂，就是聚类前加了点小操作，比如先随机采样、再做层次聚类、挑点代表点压缩一下。Python写起来也蛮顺，推荐搭配下scikit-learn或NumPy练练手，效果直观。嗯，顺带一提，除了 CURE 之外，LSNCCP 算法也值得看看，聚类思路也挺有意思

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，而聚类算法是其核心方法之一。聚类通过将数据对象根据相似性分组形成不同的簇，使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇的对象相异度大。深入探讨了四种常见的聚类算法：K-means、自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和层次聚类（HC）。K-means通过迭代寻找数据点的中心来实现聚类；SOM通过竞争学习形成有序的二维“地图”；PCA通过线性变换降低数据维度；HC通过构建树形结构表示数据点间的相似性。每种算法都有其独特的适用场景和局限性。