作者：周旺; 张晨麟; 吴建鑫平衡聚类定性平衡lloyd机器学习
摘要：基于传统的Hartigan-Wong聚类算法会产生不平衡聚类结果的缺点,提出一种新的聚类算法Charl,这种算法会改进聚类结果的平衡性但不要求绝对平衡。结合Lloyd算法和Hartigan-Wong算法的思想,Charl算法采用一种自适应性的动态调整策略来调整平衡程度。跟Lloyd算法一样,Charl算法以批处理的方式更新中心,所以具有计算高效的性质。在13个数据集上进行的试验表明,Charl方法不仅产生了平衡的聚类结果,并且同时得到了比Lloyd算法更低的代价函数值和更好的聚类性能（聚类准确率、归一化互信息、聚类时间等）。这种定性平衡聚类算法也明显优于严格平衡的聚类算法。
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