27、指纹伪造检测与K-means聚类技术研究

指纹伪造检测与K-means聚类技术研究

1. K-means聚类混合研究

在数据聚类领域，K-means算法是一种广泛使用的方法。对于不同规模的数据集，如何确定合适的聚类数量至关重要。

当数据集规模为(n = 12345)时，使用公式(I=\sqrt{n}/3)得到的相似数据元素分组数量为(37)，而使用公式(II)（这里未明确公式内容，但结果系数为(0.4)）得到的数量为(43)，其中(37)是理想的数据聚类最小数量。

若数据集元素数量大于(1000000)，例如(n = 1111111)，使用公式(\sqrt{n}/3)得到的聚类数量为(351)，使用另一个公式得到的数量为(262)，通过系数为(0.4)的方程可以找到理想的最小聚类数量。

在实验模拟结果方面，进行了多次迭代：
| 迭代次数 | 数据元素 | 维度 | 形成的聚类数 | 质心 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 第一次迭代 | 5 | 2 | 1 | ((132.29477558457307, 55.198750630212444)) |
| 第二次迭代 | 50 | 2 | 3 | 三个质心集 |
| 第三次迭代 | 500 | 2 | 8 | 八个质心 |
| 第四次迭代 | 5 | 3 | 1 | 一个质心 |
| 第五次迭代 | 10 | 3 | 2 | 两个质心 |
| 第六次迭代 | 50 | 3 | 3 | 三个质心 |

从实验结果可以看出，K-means聚类技术在大规模数据分割和分析中非常关键。然而，当聚类数量超过(20)万时，算