文本聚类算法之一趟聚类（One-pass Cluster）算法的python实现

最新推荐文章于 2025-07-11 10:08:41 发布
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#机器学习 #聚类

本文介绍了蒋盛益教授提出的高效无监督聚类算法——一趟聚类，并详细阐述了其算法流程。该算法适用于超球状分布数据，通过遍历数据集一次完成聚类。文中给出了使用Python实现此算法的代码，并使用中国天气数据集进行实验，展示了算法的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、算法简介

一趟聚类算法是由蒋盛益教授提出的无监督聚类算法，该算法具有高效、简单的特点。数据集只需要遍历一遍即可完成聚类。算法对超球状分布的数据有良好的识别，对凸型数据分布识别较差。一趟聚类可以在大规模数据，或者二次聚类中，或者聚类与其他算法结合的情况下，发挥其高效、简单的特点；

 

算法流程：

1. 初始时从数据集读入一个新的对象

2. 以这个对象构建一个新的簇

3. 若达到数据集末尾，则转6，否则读入一个新的对象；计算它与每个已有簇之间的距离，并选择与它距离最小的簇。

4. 若最小距离超过给定的阈值r，转2

5. 否则将对象并入该簇，并更新簇心，转3

6. 结束

 

在本算法中，采用的是欧式距离公式计算节点与簇心之间的距离

欧式距离公式：

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一趟聚类
ouyangzifeng的博客
10-27 1834
一趟聚类 一、思想： (1)  初始时,聚类集合为空,读入一个新的对象; (2)  以这个对象构造一个新的类; (3) 若已到数据库末尾,则转(6),否则读入新对象,利用给定的距离公式,计算它与每个已有类间的距离,并选择最小的       距离; (4)  若最小距离超过给定的半径阈值r,转(2); (5)  否则将该对象并入具有最小距离的类中并更新该类的各分类属性值的统计频度及
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一起种梧桐吧的博客
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首次披露！拍立淘技术框架及核心算法，日均UV超千万
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