基于密度权重Canopy的改进K-medoids算法

为了提高K-medoids算法的精度和稳定性,并解决K-medoids算法的聚类数目需要人工给定和对初始聚类中心点敏感的问题,提出了基于密度权重Canopy的改进K-medoids算法。该算法首先计算数据集中每个样本点的密度值,选择密度值最大的样本点作为第1个聚类中心,并从数据集中删除这个密度簇;然后通过计算剩下样本点的权重,选择出其他聚类中心;最后将密度权重Canopy作为K-medoids的预处理过程,其结果作为K-medoids算法的聚类数目和初始聚类中心。UCI真实数据集和人工模拟数据集上的仿真实验表明,该算法具有较高的精度和较好的稳定性。     

融合最近邻矩阵与局部密度的自适应K-means聚类算法

针对传统K-means聚类算法对初始聚类中心和离群孤立点敏感的缺陷,以及现有引入密度概念优化的K-means算法均需要设置密度参数或阈值的缺点,提出一种融合最近邻矩阵与局部密度的自适应K-means聚类算法。受最邻近吸收原则与密度峰值原则启发,通过引入数据对象间的距离差异值构造邻近矩阵,根据邻近矩阵计算局部密度,不需要任何参数设置,采取最近邻矩阵与局部密度融合策略,自适应确定初始聚类中心数目和位置,同时完成非中心点的初分配。人工数据集和UCI数据集的实验测试,以及与传统K-means算法、基于离群点改进的K-means算法、基于密度改进的K-means算法的实验比较表明,提出的自适应K-means算法对人工数据集的孤立点免疫度较高,对UCI数据集具有更准确的聚类结果。     

基于层次划分的密度优化聚类算法

针对传统的聚类算法对数据集反复聚类,且在大型数据集上计算效率欠佳的问题,提出一种基于层次划分的最佳聚类数和初始聚类中心确定算法——基于层次划分密度的聚类优化(CODHD)。该算法基于层次划分,对计算过程进行研究,不需要对数据集进行反复聚类。首先,扫描数据集获得所有聚类特征的统计值;其次,自底向上地生成不同层次的数据划分,计算每个划分数据点的密度,将最大密度点定为中心点,计算中心点距离更高密度点的最小距离,以中心点密度与最小距离乘积之和的平均值为有效性指标,增量地构建一条关于不同层次划分的聚类质量曲线;最后,根据曲线的极值点对应的划分估计最佳聚类数和初始聚类中心。实验结果表明,所提CODHD算法与预处理阶段的聚类优化(COPS)算法相比,聚类准确度提高了30%,聚类算法效率至少提高14.24%。所提算法具有较强的可行性和实用性。     

基于相对密度的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法在处理密度不均匀的数据集时易将低密度簇划分到高密度簇中或将高密度簇分为多个子簇,且在样本点分配过程中存在误差传递问题。提出一种基于相对密度的密度峰值聚类算法。引入自然最近邻域内的样本点信息,给出新的局部密度计算方法并计算相对密度。在绘制决策图确定聚类中心后,基于对簇间密度差异的考虑,提出密度因子计算各个簇的聚类距离,根据聚类距离对剩余样本点进行划分,实现不同形状、不同密度数据集的聚类。在合成数据集和真实数据集上进行实验,结果表明,该算法的FMI、ARI和NMI指标较经典的密度峰值聚类算法和其他3种聚类算法分别平均提高约14、26和21个百分点,并且在簇间密度相差较大的数据集上能够准确识别聚类中心和分配剩余的样本点。     

罚处共享最近邻密度峰聚类算法

为解决传统密度峰聚类算法容易忽略低密度簇中心以及难以自动选择聚类中心的问题,提出罚处共享最近邻密度峰聚类算法.设计罚处系数,减少高密度簇中非中心点的共享最近邻局部密度值,降低低密度簇中心点被忽视的机率;采用迭代阈值法实现簇中心点的自动选择.在人工数据集、UCI真实数据集以及图像数据集上进行仿真实验,其结果表明,该算法能找到数据集的簇中心和簇数目,聚类精度优于相比较的其它算法,该算法是可行的、有效的.     

结合自然和共享最近邻的密度峰值聚类算法

基于快速搜索和寻找密度峰值聚类算法(DPC)具有无需迭代且需要较少参数的优点,但其仍然存在一些缺点:需要人为选取截断距离参数;在流形数据集上的处理效果不佳。针对这些问题,提出一种密度峰值聚类改进算法。该算法结合了自然和共享最近邻算法,重新定义了截断距离和局部密度的计算方法,并且算法融合了候选聚类中心计算概念,通过算法选出不同的候选聚类中心,然后以这些候选中心为新的数据集,再次开始密度峰值聚类,最后将剩余的点分配到所对应的候选中心点所在类簇中。改进的算法在合成数据集和UCI数据集上进行验证,并与K-means、DBSCAN和DPC算法进行比较。实验结果表明,提出的算法在性能方面有明显提升。     

基于密度的模糊代表点聚类算法

结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中心点确定最终的聚类中心.所提出算法具有很好的自适应性,能够处理不同形状的聚类问题,无需提前规定聚类个数,能够自动确定真实存在的聚类中心点,可解释性好.通过结合不同聚类方法的优点,最终实现对数据的有效划分.此外,所提出的算法对于聚类数和初始化、处理不同形状的聚类问题以及应对异常值等方面具有较好的鲁棒性.通过在人工数据集和UCI真实数据集上进行实验,表明所提出算法具有较好的聚类性能和广泛的适用性.     

自然反向最近邻优化的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法是一种基于密度的聚类算法.针对密度峰值聚类算法存在的参数敏感和对复杂流形数据得到的聚类结果较差的缺陷,提出一种新的密度峰值聚类算法,该算法基于自然反向最近邻结构.首先,该算法引入反向最近邻计算数据对象的局部密度;其次,通过代表点和密度相结合的方式选取初始聚类中心;然后,应用密度自适应距离计算初始聚类中心之间的距离,利用基于反向最近邻计算出的局部密度和密度自适应距离在初始聚类中心上构建决策图,并通过决策图选择最终的聚类中心;最后,将剩余的数据对象分配到距离其最近的初始聚类中心所在的簇中.实验结果表明,该算法在合成数据集和UCI真实数据集上与实验对比算法相比较,具有较好的聚类效果和准确性,并且在处理复杂流形数据上的优越性较强.     

一种基于密度和网格的簇心可确定聚类算法

以网格化数据集来减少聚类过程中的计算复杂度,提出一种基于密度和网格的簇心可确定聚类算法.首先网格化数据集空间,以落在单位网格对象里的数据点数表示该网格对象的密度值,以该网格到更高密度网格对象的最近距离作为该网格的距离值;然后根据簇心网格对象同时拥有较高的密度和较大的距离值的特征,确定簇心网格对象,再通过一种基于密度的划分方式完成聚类;最后,在多个数据集上对所提出算法与一些现有聚类算法进行聚类准确性与执行时间的对比实验,验证了所提出算法具有较高的聚类准确性和较快的执行速度.     

基于密度峰值和网格的自动选定聚类中心算法

针对快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(DPC)中数据点之间计算复杂,最终聚类的中心个数需要通过决策图手动选取等问题,提出基于密度峰值和网格的自动选定聚类中心的改进算法GADPC。首先结合Clique网格聚类算法的思想,不再针对点对象进行操作,而是将点映射到网格,并将网格作为聚类对象,从而减少了DPC算法中对数据点之间的距离计算和聚类次数;其次通过改进后的聚类中心个数判定准则更精确地自动选定聚类中心个数;最后对网格边缘点和噪声点,采用网格内点对象和相邻网格间的相似度进行了处理。实验通过采用UEF(University of Eastern Finland)提供的数据挖掘使用的人工合成数据集和UCI自然数据集进行对比,其聚类评价指标(Rand Index)表明,改进的算法在计算大数据集时聚类质量不低于DPC和K-means算法,而且提高了DPC算法的处理效率。     

一种基于区域中心点的聚类算法

聚类是数据挖掘领域中一个重要的分析手段。在基于密度的聚类算法DBSCAN的基础上,针对算法对输入参数较为敏感,以及对多密度层次数据集聚类质量不高的问题,提出了一种改进的基于区域中心点的密度聚类算法。该算法将不同密度层次的簇视为不同的区域,并基于区域中心点（区域密度最大的点）开始扩展其规模,直至达到由密度比例因子决定的区域边缘。为提高聚类准确率,在簇的扩展过程中,从候选核心点中发现核心点,加强了核心点的选取条件。实验表明,该算法降低了对输入参数的敏感性,改善了对密度分布不均匀数据集聚类效果,提高了聚类准确率。     

基于共享k-近邻与共享逆近邻的密度峰聚类

为了更好地解决密度不均衡问题与刻画高维数据相似性度量问题，提出一种基于共享[k]-近邻与共享逆近邻的密度峰聚类算法。该算法计算两个点的共享[k]-近邻数与共享逆近邻数，并结合欧氏距离来确定这两个点之间的共享相似度；将样本点与其逆近邻点的共享相似度之和定义为该点的共享密度，再通过共享密度选取聚类中心。通过实验证明，该算法在人工数据集和真实数据集上的聚类结果较其他密度聚类算法更加准确，并且能更好地处理密度不均衡问题，同时也提高了高维数据的聚类精度。     

K近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法的局部密度定义未考虑密度分布不均数据类簇间的样本密度差异影响, 易导致误选类簇中心; 其分配策略依据欧氏距离通过密度峰值进行链式分配, 而流形数据通常有较多样本距离其密度峰值较远, 导致大量本应属于同一个类簇的样本被错误分配给其他类簇, 致使聚类精度不高. 鉴于此, 本文提出了一种K近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法. 该算法基于样本的K近邻信息重新定义了样本局部密度, 此定义方式可以调节样本局部密度的大小, 能够准确找到密度峰值; 采用样本的共享最近邻及自然最近邻信息定义样本间的相似性, 摒弃了欧氏距离对分配策略的影响, 避免了样本分配策略产生的错误连带效应. 流形及密度分布不均数据集上的对比实验表明, 本文算法能准确找到疏密程度相差较大数据集的密度峰值, 避免了流形数据的分配错误连带效应, 得到了满意的聚类效果; 同时在真实数据集上的聚类效果也十分优秀.     

基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据聚类算法研究

面对广泛存在的混合属性数据,现有大部分混合属性聚类算法普遍存在聚类 质量低、聚类算法参数依赖性大、聚类类别个数和聚类中心无法准确自动确定等问题,针对 这些问题本文提出了一种基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据 聚类算法.该算法通过分析混合属性数据特征,将混合属性数据分为数 值占优、分类占优和均衡型混合属性数据三类,分析不同情况的特征选取 相应的距离度量方式.在计算数据集各个点的密度和距离分布图基础 上,深入分析获得规律: 高密度且与比它更高密度的数据点有较大距离的数 据点最可能成为聚类中心,通过线性回归模型和残差分析确定奇异 点,理论论证这些奇异点即为聚类中心,从而实现了自动确定聚类中心.采 用粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)寻找最优dc值,通过参数dc能够计算得到 任意数据对象的密度和到比它密度更高的点的最小距离,根据聚类 中心自动确定方法确定每个簇中心,并将其他点按到最近邻的更高 密度对象的最小距离划分到相应的簇中,从而实现聚类.最终将本文 提出算法与其他现有的多种混合属性聚类算法在多个数据集上进行 算法性能比较,验证本文提出算法具有较高的聚类质量.     

自适应聚合策略优化的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法受人为干预影响较大和参数敏感的问题,即不正确的截断距离dc会导致错误的初始聚类中心,而且在某些情况下,即使设置了适当的dc值,仍然难以从决策图中人为选择初始聚类中心。为克服这些缺陷,提出一种新的基于密度峰值的聚类算法。该算法首先根据K近邻的思想来确定数据点的局部密度,然后提出一种新的自适应聚合策略,即首先通过算法给出阈值判断初始类簇中心,然后依据离初始类簇中心最近分配剩余点,最后通过类簇间密度可达来合并相似类簇。在实验中,该算法在合成和实际数据集中的表现比DPC、DBSCAN、KNNDPC和K-means算法要好,能有效提高聚类准确率和质量。     

一种基于共享近邻的密度峰值聚类算法

基于加权K近邻的密度峰值发现算法(FKNN-DPC)是一种简单、高效的聚类算法,能够自动发现簇中心,并采用加权K近邻的思想快速、准确地完成对非簇中心样本的分配,在各种规模、任意维度、任意形状的数据集上都能得到高质量的聚类结果,但其样本分配策略中的权重仅考虑了样本间的欧氏距离。文中提出了一种基于共享近邻的相似度度量方式,并以此相似度改进样本分配策略,使得样本的分配更符合真实的簇归属情况,从而提高聚类质量。在UCI真实数据集上进行实验,并将所提算法与K-means,DBSCAN,AP,DPC,FKNN-DPC等算法进行对比,验证了其有效性。     

基于非参数核密度估计的密度峰值聚类算法*

针对密度峰值聚类算法CFSFDP(Clustering by fast search and find of density peaks)计算密度时人为判断截断距离和人工截取簇类中心的缺陷,提出了一种基于非参数核密度估计的密度峰值的聚类算法。首先,应用非参数核密度估计方法计算数据点的局部密度;其次,根据排序图采用簇中心点自动选择策略确定潜在簇类中心点,将其余数据点归并到相应的簇类中心;最后,依据簇类间的合并准则,对邻近相似子簇进行合并,并根据边界密度识别噪声点,得到聚类结果。在人工测试数据集和UCI真实数据集上的实验表明,新算法较之原CFSFDP算法,不仅有效避免了人为判断截断距离和截取簇类中心的主观因素,而且可以取得更高的准确度。     

基于共享近邻的成对约束谱聚类算法

谱聚类算法是基于谱图划分理论的一种机器学习算法，它能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解。但是传统的谱聚类算法很难正确发现密度相差比较大的簇，参数的选取要靠多次实验和个人经验。结合半监督聚类的思想，在给出一部分监督信息的前提下，提出了一种基于共享近邻的成对约束谱聚类算法（Pairwise Constrained Spectral Clustering Based on Shared Nearest Neighborhood，PCSC-SN）。PCSC-SN算法是用共享近邻去衡量数据对之间的相似性，用主动约束信息找到两个数据点之间的关系。在数据集UCI上做了一系列的实验，实验结果证明，与传统的聚类算法相比，PCSC-SN算法能够获得更好的聚类效果。     

不确定数据信任密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法具有简单高效、无需迭代计算和提前设定类簇数的优势,但是在划分非类中心样本时容易产生“多米诺骨牌”效应,并且不能准确划分重叠区域的样本和噪声。为了解决以上问题,提出了不确定数据信任密度峰值聚类算法。首先,该算法在密度峰值聚类算法获取类中心样本的基础上,利用非类中心样本的K近邻求出样本属于不同类的信任值,将...