一种有效的分类型数据聚类方法

鉴于传统的K-means聚类算法只限于处理数值型数据,将K-means算法扩展到分类型数据域,提出一种分类型数据聚类方法.根据与每个分类属性的每个值相关的数据分布信息,同时结合数据的纵向与横向分布来评价数据对象与类之间的差异性,定义了一种新的距离度量.该方法能发现同一属性不同值间的内在关系,并能有效地度量对象间的差异性.用UCI中的数据集对所提算法进行验证,实验结果表明了该算法具有较好的聚类效果.     

基于熵的混合属性聚类算法

为解决混合属性中数值属性与分类属性相似性度量的差异造成的聚类效果不佳问题,分析混合属性聚类相似性度量的问题,提出基于熵的混合属性聚类算法.引入熵离散化技术将数值属性离散化,仅使用二元化距离度量混合属性对象之间的相似性,在聚类过程中随机选取k个初始簇中心,将其它对象按照距离k个簇中心的最小距离划分到相应的簇中,选择每个簇中每个数据属性中频率最高的属性值形成新的簇中心继续划分对象,迭代此步当满足目标条件时停止,形成最终聚类.在UCI数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.     

基于密度峰值的混合型数据聚类算法设计

针对k-prototypes算法无法自动识别簇数以及无法发现任意形状的簇的问题,提出一种针对混合型数据的新方法：寻找密度峰值的聚类算法。首先,把CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）聚类算法扩展到混合型数据集,定义混合型数据对象之间的距离后利用CFSFDP算法确定出簇中心,这样也就自动确定了簇的个数,然后其余的点按照密度从大到小的顺序进行分配。其次,研究了该算法中阈值（截断距离）及权值的选取问题：对于密度公式中的阈值,通过计算数据场中的势熵来自动提取;对于距离公式中的权值,利用度量数值型数据集和分类型数据集聚类趋势的统计量来定义。最后通过在三个实际混合型数据集上的测试发现：与传统k-prototypes算法相比,寻找密度峰值的聚类算法能有效提高聚类的精度。     

一种适用于混合型分类数据的聚类算法

传统的K-modes算法采用简单的属性匹配方式计算同一属性下不同属性值的距离，并且计算样本距离时令所有属性权重相等。在此基础上，综合考虑有序型分类数据中属性值的顺序关系、无序型分类数据中不同属性值之间的相似性以及各属性之间的关系等，提出一种更加适用于混合型分类数据的改进聚类算法，该算法对无序型分类数据和有序型分类数据采用不同的距离度量，并且用平均熵赋予相应的权重。实验结果表明，改进算法在人工数据集和真实数据集上均有比K-modes算法及其改进算法更好的聚类效果。     

基于流数据的模糊聚类算法

对流数据进行有效聚类是一个吸引研究者很大注意力的问题.传统的聚类挖掘算法只能适用于纯数值属性数据或纯分类属性数据,很难适用于混合属性的数据.针对混合属性数据的特点,在借鉴AcluStream算法的基础上,提出了一种模糊聚类算法.算法对流数据的相异度分类度量,定量属性使用欧氏距离和曼哈坦距离度量,定性属性可以采用hamming距离度量.模糊聚类算法的主要步骤有两步:第一步,运用最小距离聚类算法进行聚类,构成一个初始类.第二步,对基于最小距离聚类算法进行聚类所得到的初始簇,运用密度聚类方法进行聚合或分割,使得聚类集合稳定.实践证明:该算法是快速地有效的.     

基于新的距离度量的K-Modes聚类算法

传统的K-Modes聚类算法采用简单的0-1匹配差异方法来计算同一分类属性下两个属性值之间的距离, 没有充分考虑其相似性. 对此, 基于粗糙集理论, 提出了一种新的距离度量. 该距离度量在度量同一分类属性下两个属性值之间的差异时, 克服了简单0-1匹配差异法的不足, 既考虑了它们本身的异同, 又考虑了其他相关分类属性对它们的区分性. 并将提出的距离度量应用于传统K-Modes聚类算法中. 通过与基于其他距离度量的K-Modes聚类算法进行实验比较, 结果表明新的距离度量是更加有效的.     

基于模糊质心的混合属性数据模糊加权聚类算法

在模糊聚类算法中,模糊系数被用来控制簇可能重叠的程度,其负面影响是所有的数据对象会影响所有的簇。为解决该问题,Klawonn和Hppner使用模糊函数替换模糊系数(KH算法),但该方法是针对数值属性数据而设计的。然而,在许多真实的应用中,数据对象通常同时由数值属性和分类属性描述。面向混合属性数据,文中提出了一种新的基于模糊质心的模糊加权聚类算法。首先结合模糊质心和均值来表示混合属性条件下的簇中心,然后使用能够评估不同属性在聚类过程中作用的度量来评估数据对象和簇中心之间的相异度,最后给出算法框架。在3个混合属性数据集上对新算法进行了一系列的测试,实验结果表明新算法的性能优于传统算法。     

融合单纯形映射与熵加权的聚类方法

由于分类型和数值型属性特性的差异,设计混合类型数据聚类算法时通常需要对两种类型属性区别对待,增加了聚类算法的设计与实现难度。另外,不同属性所包含的信息量存在差异,但现有算法通常平等对待各个属性。提出了一种融合单纯形映射与信息熵加权的混合类型数据聚类算法。基于单纯形理论将分类型属性映射为高维数值属性向量,应用信息熵理论为各属性分配权重建立相似性度量公式,将该度量方法应用于K-Means算法框架得到聚类算法。在6个UCI的混合数据集上的实验表明,提出的聚类算法优于传统映射聚类算法和K-Prototype算法,在准确度上分别提高了2.70％和18.33％。     

基于耦合度量的多尺度聚类挖掘方法

为了能够更好地对非独立同分布的多尺度分类型数据集进行研究,基于无监督耦合度量相似性方法,提出针对非独立同分布的分类属性型数据集的多尺度聚类挖掘算法。首先,对基准尺度数据集进行基于耦合度量的基准尺度聚类;其次,提出基于单链的尺度上推和基于Lanczos核的尺度下推尺度转换算法;最后,利用公用数据集以及H省真实数据集进行实验验证。将耦合度量相似性（Couple metric similarity, CMS）、逆发生频率（Inverse occurrence frequency, IOF）、汉明距离（Hamming distance, HM）等方法与谱聚类结合作为对比算法,结果表明,尺度上推算法与对比算法相比,NMI值平均提高13.1%,MSE值平均减小0.827,F-score值平均提高12.8%;尺度下推算法NMI值平均提高19.2%,MSE值平均减小0.028,F-score值平均提高15.5%。实验结果表明,所提出的算法具有有效性和可行性。     

属性加权的类属型数据非模聚类

类属型数据广泛分布于生物信息学等许多应用领域,其离散取值的特点使得类属数据聚类成为统计机器学习领域一项困难的任务.当前的主流方法依赖于类属属性的模进行聚类优化和相关属性的权重计算.提出一种非模的类属型数据统计聚类方法.首先,基于新定义的相异度度量,推导了属性加权的类属数据聚类目标函数.该函数以对象与簇之间的平均距离为基础,从而避免了现有方法以模为中心导致的问题.其次,定义了一种类属型数据的软子空间聚类算法.该算法在聚类过程中根据属性取值的总体分布,而不仅限于属性的模,赋予每个属性衡量其与簇类相关程度的权重,实现自动的特征选择.在合成数据和实际应用数据集上的实验结果表明,与现有的基于模的聚类算法和基于蒙特卡罗优化的其他非模算法相比,该算法有效地提高了聚类结果的质量.     

针对混合型分类数据改进的[K]-modes算法距离公式

传统[K]-modes算法在分类属性聚类中有着广泛的应用,但是传统算法并不区分有序分类属性与无序分类属性。在区分这两种属性的基础上,提出了一种新的距离公式,并优化了算法流程。基于无序分类属性的距离数值,确定了有序分类属性相邻属性值之间距离数值的合理范围。借助有序分类属性蕴含的顺序关系,构建了有序分类属性的距离公式。计算样本点与质心距离之时,引入了簇内各属性值的比例作为总体距离公式的重要参数。综上,新的距离公式良好地刻画了有序分类属性的距离,并且平衡了两种不同分类属性距离公式之间的差异性。实验结果表明,提出的改进算法和距离公式在UCI真实数据集上比原始[K]-modes算法及其改进算法均有显著的效果。     

一种有效的用于数据挖掘的动态概念聚类算法

概念聚类适用于领域知识不完整或领域知识缺乏时的数据挖掘任务.定义了一种基于语义的距离判定函数,结合领域知识对连续属性值进行概念化处理,对于用分类属性和数值属性混合描述数据对象的情况,提出了一种动态概念聚类算法DDCA(domain-baseddynamicclusteringalgorithm).该算法能够自动确定聚类数目,依据聚类内部属性值的频繁程度修正聚类中心,通过概念归纳处理,用概念合取表达式解释聚类输出.研究表明,基于语义距离判定函数和基于领域知识的动态概念聚类的算法DDCA是有效的.     

缺陷数据的相似性度量方法改进

模糊聚类分析主要研究样本的分类问题.本文利用模糊聚类方法对软件缺陷进行分类,引入缺陷数据属性权重计算方法,依据数据挖掘中的属性邻近性度量方法,对缺陷数据进行相似度分析.并按照属性类别进行分析,不仅体现了缺陷数据属性间的形贴近程度,而且体现了属性之间的距离贴近程度.本文方法对软件缺陷数据进行分析并对比度量结果,实验结果充分说明改进后的模糊聚类相似性度量方法在分类准确性方面有一定程度的提高.     

基于用户聚类与项目划分的优化推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法没有充分考虑用户属性及项目类别划分等因素对相似度计算产生的影响,存在数据稀疏性,从而导致推荐准确度不高的问题.提出一种基于用户属性聚类与项目划分的协同过滤推荐算法,算法对推荐准确度有重要影响的相似度计算进行了充分考虑.先对用户采用聚类算法以用户身份属性聚类,进而再对项目进行类别划分,在相似度计算中增加类别相似度,考虑共同评分用户数通过加权系数进行综合相似度计算,最后结合平均相似度,采用阈值法综合得出最近邻.实验结果表明,所提算法能够有效提高推荐精度,为用户提供更准确的推荐项目.     

基于属性区分能力和AP聚类的属性粒化方法

提出了一种基于属性区分能力和AP聚类的属性粒化方法(Attribute Granulation based on attribute discernibility and AP algorithm,AGAP)。该方法首先依据属性依赖度计算属性的区分能力;然后将所有属性作为潜在的聚类中心,使用AP算法聚类,得到若干个属性簇类;最后采取选用代表属性的方法得到较粗的属性粒子,从而达到属性粗粒化的要求。对高维数据的特征降维,这种算法比传统的属性约简算法大大提高了运算效率,在属性粒化精度要求不是很严格的情况下,所提算法优势明显。     

Hierarchical clustering of mixed data based on distance hierarchy

Data clustering is an important data mining technique which partitions data according to some similarity criterion. Abundant algorithms have been proposed for clustering numerical data and some recent research tackles the problem of clustering categorical or mixed data. Unlike the subtraction scheme used for numerical attributes, there is no standard for measuring distance between categorical values. In this article, we propose a distance representation scheme, distance hierarchy, which facilitates expressing the similarity between categorical values and also unifies distance measuring of numerical and categorical values. We then apply the scheme to mixed data clustering, in particular, to integrate with a hierarchical clustering algorithm. Consequently, this integrated approach can uniformly handle numerical data and categorical data, and also enables one to take the similarity between categorical values into consideration. Experimental results show that the proposed approach produces better clustering results than conventional clustering algorithms when categorical attributes are present and their values have different degree of similarity.     

Research on the Clustering Analysis and Similarity in Factor Space

In this paper, we study the in uence of multiple domain attributes on the clustering analysis of object based on factor space. The representation method of graphical domain attribute is proposed for the object, which is called attribute circle. An attribute circle can represent infinite domain attributes. The similarity analysis of objects is first based on the concept of attribute circle, and the definition of graphical similarity is transformed into the definition of numerical similarity, and then the clustering analysis method of object set is studied and improved. Considering three kinds of graphical overlap, the analytic solution of similarity is obtained for numerical calculation. The clustering rules: strictly obey the similarity division and dissimilarity division, and refer to fuzzy similarity division. The reliability evaluation semantics of the actual electrical system are listed as the study object set, and the clustering analysis method and its improvement are carried out. The results show that the relation between decision set D and object set U means that the division of U is nonsingular and accurate for D. Although the system reliability is evaluated in different environments, these evaluation semantics are relatively objective, and can support each other. The two methods of similarity calculation have the same conclusion, but the improved method is more accurate and complex.     

Similarity computing model of high dimension data for symptom classification of Chinese traditional medicine

In recent years, researchers have paid more and more attention on data mining of practical applications. Aimed to the problem of symptom classification of Chinese traditional medicine, this paper proposes a novel computing model based on the similarities among attributes of high dimension data to compute the similarity between any tuples. This model assumes data attributes as basic vectors of m dimensions and each tuple as a sum vector of all the attribute-vectors. Based on the transcendental concept similarity information among attributes, it suggests a novel distance algorithm to compute the similarity distance of any pair of attribute-vectors. In this method, the computing of similarity between any tuples are turned to the formulas of attribute-vectors and their projections of each other, and the similarity between any pair of tuples can be worked out by computing these vectors and formulas. This paper also presents a novel classification algorithm based on the similarity computing model and successfully applies the algorithm into the symptom classification of Chinese traditional medicine. The efficiency of the algorithm is proved by extensive experiments.