基于改进的PALM的聚类算法及应用

由于K-means聚类算法具有很强的非凸性，其聚类效果常常取决于初始化结果。近期，Xie等人为了克服初始化问题，将K-means模型松弛为具有非凸约束的优化问题，同时应用近端交替线性化极小化算法求解该类优化问题，但该类算法中的梯度计算复杂度较高。所以，在此基础上，将K-means模型进行了更新，得到了一种改进的PALM聚类算法；通过6个基准数据对新算法聚类结果的评估，实验结果表明：改进的算法的时间复杂度低于原来的算法，且部分数据集解的聚类精度更高。