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基于PCA的H_K聚類算法研究_何瑩
聚類分析作為對數據進行分析的一種重要手段，是根據使得各簇內對象的相似性最大化和簇間對象的相似性最小化的基本原則， 將數據集中的對象劃分為緊密而獨立的簇集;目前，聚類分析被廣泛應用于模式識別、信息檢索、機器學習、生物信息學等領域，是數據挖掘中一個非常活躍的研究分支。目前，學術界已經提出了許多不同類型的聚類算法， 主要包括：劃分方法、層次方法、基于密度的方法、基于網格的方法和基于模型的方法， 這些方法根據自身的不同特點應用于不同的領域中。其中，k-means 是經典的劃分方法，優點是算法簡單和收斂速度快， 但是 k 值的預先未知性及初始中心位置選擇的隨機性都將產生不同的聚類結果， 進而導致結果簇集的不確定性; 而層次聚類算法具有較好的聚類質量， 但是較高的時間復雜度和空間復雜度使得其難應用于大規模的數據集中。鑒于 k-means 方法和層次方法在處理聚類分析問題上的優勢和缺陷，Chen Tung-Shou 等人將層次方法和劃分方法結合起來， 提出了 H-K 聚類算法（Hierar－ chical k-means ），其思想是：首先采取層次聚類算法獲取初始信息（如簇數目，初始聚類中心），然后使用 k-means 聚類算法進一步完善聚類過程。
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