一种基于静电场概念的聚类算法

摘要

在静电场中质心位于静电平衡或那些能够被接受的平衡位置处,基于这一思想提出了一种发现簇中心的新方法.根据静电场中电荷间的引力作用来确定质心位置,然后根据相应的准则(如最小距离准则等)使用选定的质心对数据点进行聚类.最后将提出的方法与K-means算法进行实验对比,结果表明该方法克服了K-means算法存在的问题,例如,对噪声和初始聚类中心敏感以及易于陷入局部最优等.该方法具有很高的效率,并且对多维数据集有强的鲁棒性.