基于密度可达的多密度聚类算法

为对多密度数据集聚类,提出一种基于密度可达的多密度聚类算法。使用网格划分技术来提高计算每个点密度值的效率,每次聚类都是从最高密度点开始,根据密度可达的概念和广度优先的策略逐步向外扩展进行聚类。实验表明,该算法能够有效地对任意形状、大小的均匀数据集和多密度数据集进行聚类,并能较好地识别出孤立点和噪声,其精度和效率优于SNN算法。     

一种基于网格框架下改进的多密度SNN聚类算法

针对数据集中数据分布密度不均匀以及存在噪声点,噪声点容易导致样本聚类时产生较大的偏差问题,提出一种基于网络框架下改进的多密度SNN聚类算法。网格化递归划分数据空间成密度不同的网格,对高密度网格单元作为类簇中心,利用网格相对密度差检测出在簇边界网格中包含噪声点;使用改进的SNN聚类算法计算边界网格内样本数据点的局部密度,通过数据密度特征分布对噪声点进行类簇分配,从而提高聚类算法的鲁棒性。在UCI高维的数据集上的实验结果表明,与传统的算法相比,该算法通过网格划分数据空间和局部密度峰值进行样本类簇分配,有效地平衡聚类效果和时间性能。     

网格聚类中的边界处理技术

提出利用限制性k近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效地将聚类的边界点和孤立点/噪声数据分离开来.基于该边界处理技术的网格聚类算法GBCB能识别任意形状的聚类.由于它只对数据集进行一遍扫描,算法的运行时间是输入数据大小的线性函数,可扩展性好.     

基于距离和密度的多阶段聚类

随着聚类技术的发展．对不同密度的数据集的聚类需求也越来越迫切。为了解决不同密度数据集的聚类问题,提出一种基于距离和密度的多阶段聚类算法MCDD。该算法主要采用多阶段密度处理技术提取不同密度的聚类,同时使用密度因子提高聚类的精度．最后通过使用距离阈值的方法去除孤立点和噪声数据。实验表明,该算法在扩展性方面表现良好．对任意形状和大小的聚类都可以很好地处理,并能够很好地识别出孤立点或噪声,在处理多密度聚类方面有很好的精度。     

基于网格的多密度聚类算法

提出了一种多密度网格聚类算法GDD。该算法主要采用密度阈值递减的多阶段聚类技术提取不同密度的聚类,使用边界点处理技术提高聚类精度,同时对聚类结果进行了人工干预。GDD算法只要求对数据集进行一遍扫描。实验表明,该算法可扩展性好,能处理任意形状和大小的聚类,能够很好的识别出孤立点或噪声,在处理多密度聚类方面有很好的精度。     

基于网格的多密度聚类算法

提出了一种多密度网格聚类算法GDD.该算法主要采用密度阈值递减的多阶段聚类技术提取不同密度的聚类,使用边界点处理技术提高聚类精度,同时对聚类结果进行了人工干预.GDD算法只要求对数据集进行一遍扫描.实验表明,该算法可扩展性好,能处理任意形状和大小的聚类,能够很好的识别出孤立点或噪声,在处理多密度聚类方面有很好的精度.     

基于网格的共享近邻聚类算法

提出了一种基于网格的共享近邻聚类算法(Grid based shared Nearest Neighbor algorithm, GNN)。该算法主要利用网格技术去除数据集中的部分孤立点或噪声，使用密度阈值处理技术来处理网格的密度阈值，使用中心点技术提高聚类效率。GNN算法仅对数据集进行一遍扫描，且能处理任意形状和大小的聚类。实验表明，GNN有较好的可扩展性，其精度和效率明显地好于共享近邻SNN算法。     

基于相交划分的动态网格聚类算法*

为了解决相交网格划分技术中聚类结果对数据输入顺序的依赖性和聚类结果精度不高的问题,提出了一种基于相交划分的动态网格聚类算法(DGBO)。该算法利用相交网格划分技术和移动网格技术来解决上述问题,通过连接相交的高密度网格单元形成聚类,只需一个参数,运行速度快。实验表明,DGBO算法能够快速有效地对任意形状、大小的数据集进行聚类,并能很好地识别出孤立点和噪声。     

基于相似度的网格聚类算法

提出了一种基于相似度的网格聚类算法（SGCA）。该算法主要利用网格技术去除数据集中的部分孤立点或噪声,使用边界点阈值函数提取类的边界点,最后利用相似度方法进行聚类。SGCA算法只要求对数据集进行一遍扫描。实验表明,该算法可扩展性好,能处理任意形状和大小的聚类,能够很好的识别出孤立点或噪声,它不仅适用于综合数据集,而且对高维数据集也具有较好的聚类结果。本文中还引进了网格核技术,进一步改善了SGCA算法的时间复杂度。     

一种基于数据垂直划分的分布式密度聚类算法

聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题,对大数据集的聚类更以其数据量大、噪声数据多等而成为一个难点.针对数据垂直划分的情况,提出连通点集及局部噪声点集等概念.在分析局部噪声点集与全局噪声点集以及局部连通点集与全局连通点集关系的基础上,对全局噪声点进行有效过滤,进一步设计闭三角链表结构存储各个结点的聚类中间结果,提出了基于密度的分布式聚类算法DDBSCAN.理论分析和实验结果表明,算法可以有效解决垂直划分的大数据集聚类问题,算法是有效可行的.     

分布式环境中聚类问题算法研究综述

传统的集中式聚类是对集中存放在单个站点的数据集进行聚类,但不能解决数据分布存储环境下的聚类问题,而分布式聚类算法是从分布存储的数据集中提取分类模式,因此能满足此需求。针对分布式聚类算法进行综述和分析。首先对现有的分布式聚类算法进行了分类,然后对每类算法的基本思想和优缺点进行了比较,最后采用Iris和Wine两个数据集对几种分布式聚类算法从聚类精度和聚类时间两方面进行了比较。     

A semi-supervised hierarchical approach: two-dimensional clustering of microarray gene expression data

Micro array technologies have become a widespread research technique for biomedical researchers to assess tens of thousands of gene expression values simultaneously in a single experiment. Micro array data analysis for biological discovery requires computational tools. In this research a novel two-dimensional hierarchical clustering is presented. From the review, it is evident that the previous research works have used clustering which have been applied in gene expression data to create only one cluster for a gene that leads to biological complexity. This is mainly because of the nature of proteins and their interactions. Since proteins normally interact with different groups of proteins in order to serve different biological roles, the genes that produce these proteins are therefore expected to co express with more than one group of genes. This constructs that in micro array gene expression data, a gene may makes its presence in more than one cluster. In this research, multi-level micro array clustering, performed in two dimensions by the proposed two-dimensional hierarchical clustering technique can be used to represent the existence of genes in one or more clusters consistent with the nature of the gene and its attributes and prevent biological complexities.     

一种基于数据流的软子空间聚类算法

针对高维数据的聚类研究表明,样本在不同数据簇往往与某些特定的数据特征子集相对应.因此,子空间聚类技术越来越受到关注.然而,现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究中.为此,利用模糊可扩展聚类框架,与熵加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的熵加权流数据软子空间聚类算法——EWSSC(entropy-weighting streaming subspace clustering).该算法不仅保留了传统软子空间聚类算法的特性,而且利用了模糊可扩展聚类策略,将软子空间聚类算法应用于流数据的聚类分析中.实验结果表明,EWSSC 算法对于高维数据流可以得到与批处理软子空间聚类方法近似一致的实验结果.     

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.     

A deductive clustering approach

Abstract

Clustering is concerned with grouping a collection of input objects. Conventional clustering algorithms cluster unlabelled objects. We argue that there are useful applications that involve clustering of labelled objects. We propose an approach for clustering of labelled objects. The proposed approach makes use of the domain knowledge represented in the form of a directed acyclic graph for clustering. We also propose a set of proper axioms in logic as a basis for the proposed algorithm. We study some of the properties of the approach such as order-independence and describe in detail an application of the proposed algorithm in the context of document retrieval.     

基于混合聚类的中文词聚类

文本聚类在文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用,而词聚类是文本聚类的基础。提出了一种基于混合聚类的中文词聚类方法,它将层次聚类和概念聚类结合起来,以缩短整个聚类时间。首先对预处理后的词集进行初始聚类,然后从每个类中各取一个出现次数最多的词组成新的词集,最后对该词集进行再聚类。实验表明,这种方法有效降低了中文词聚类的时间复杂度。     

Dynamic data assigning assessment clustering of streaming data

Discovering interesting patterns or substructures in data streams is an important challenge in data mining. Clustering algorithms are very often applied to identify single substructures although they are designed to partition a data set. Another problem of clustering algorithms is that most of them are not designed for data streams. This paper discusses a recently introduced procedure that deals with both problems. The procedure explores ideas from cluster analysis, but was designed to identify single clusters without the necessity to partition the whole data set into clusters. The new extended version of the algorithm is an incremental clustering approach applicable to stream data. It identifies new clusters formed by the incoming data and updates the data space partition. Clustering of artificial and real data sets illustrates the abilities of the proposed method.     

Adaptive partial graph learning and fusion for incomplete multi-view clustering

Most of existing multi-view clustering methods assume that different feature views of data are fully observed. However, it is common that only portions of data features can be obtained in many practical applications. The presence of incomplete feature views hinders the performance of the conventional multi-view clustering methods to a large extent. Recently proposed incomplete multi-view clustering methods often focus on directly learning a common representation or a consensus affinity similarity graph from available feature views while ignore the valuable information hidden in the missing views. In this study, we present a novel incomplete multi-view clustering method via adaptive partial graph learning and fusion (APGLF), which can capture the local data structure of both within-view and cross-view. Specifically, we use the available data of each view to learn a corresponding view-specific partial graph, in which the within-view local structure can be well preserved. Then we design a cross-view graph fusion term to learn a consensus complete graph for different views, which can take advantage of the complementary information hidden in the view-specific partial graphs learned from incomplete views. In addition, a rank constraint is imposed on the graph Laplacian matrix of the fused graph to better recover the optimal cluster structure of original data. Therefore, APGLF integrates within-view partial graph learning, cross-view partial graph fusion and cluster structure recovering into a unified framework. Experiments on five incomplete multi-view data sets are conducted to validate the efficacy of APGLF when compared with eight state-of-the-art methods.     

一种层次化的检索结果聚类方法

检索结果聚类能够帮助用户快速地浏览搜索引擎返回的结果.传统的聚类方法由于不能生成有意义的类别标签因此是不适合的,为了改善检索结果层次化聚类的效果,采用了基于标签的聚类算法,提出了将DF、查询日志、查询词上下文特征融合的类别标签抽取算法,并以抽取的标签构造基础类别图,通过GBCA算法构建层次化聚类结果.实验证明了多特征融合模型的有效性;GBCA算法在类别标签抽取和F-Measure两个评价指标上都比STC和Snaket算法有很大的提高.     

一种新的聚类有效性函数

聚类有效性函数是用于评价聚类结果优劣的指标,准确地给出初始聚类类别数将使得聚类结果趋于合理化。根据模糊不确定性理论及聚类问题的基本特性,引入了新的紧密度度量指标D_i（U;c）,在此基础上提出了一个旨在寻求最优聚类类别数的有效性函数。该函数基于数据集的紧密度与分离度特征,综合考虑了数据成员的隶属度及数据集的几何结构。实验结果表明该有效性函数能够发现最优的聚类类别数,对于分类结构较为明确的数据集表现出良好的性能,并且对于权重系数具有良好的鲁棒性。