基于密度的空间聚类算法研究

基于密度的聚类算法作为数据挖掘方法中的一种主要方法,不仅可以从数据集中发现任意形状的簇,而且可以观察到一个并发的、完整的聚类结构,以及具有对噪声数据不敏感的特点。针对目前常用的几种基于密度的聚类算法及改进算法进行讨论,分析了这些密度聚类算法各自的优缺点,并且以地理信息系统为应用研究背景,提出了基于密度的聚类算法与GIS相结合,通过对多维数据属性特征的提取,扩展到多维数据的处理,在三维空间地形数据中的分析中取得了高效的聚类结果。     

一种改进的基于密度的聚类算法

基于密度的聚类是聚类算法中的一种,其主要优点是可以发现任意形状的簇,但处理大数据集时效果不佳,为此提出了一种改进的算法M-DBSCAN,保留了基于密度聚类算法的优点,同时克服了以往算法不能处理大数据集的缺点。实验结果证明,M-DBSCAN聚类算法在聚类质量及速度上都比原DBSCAN有较大提高。     

基于k均值分区的流数据高效密度聚类算法

数据流聚类是数据流挖掘研究的一个重要内容,已有的数据流聚类算法大多采用k中心点(均值)方法对数据进行聚类,不能对数据分布不规则以及高维空间数据流进行有效聚类.论文提出一种基于k均值分区的流数据密度聚类算法,先对数据流进行分区做k均值聚类生成中间聚类结果(均值参考点集),随后对这些均值参考点进行密度聚类,理论分析和实验结果表明算法可以有效解决数据分布不规则以及高维空间数据流聚类问题,算法是有效可行的.     

一种改进的基于密度的聚类算法

基于密度的聚类是聚类算法中的一种,其主要优点是可以发现任意形状的簇,对噪声不敏感.而现有的该类算法对于空间数据分布不均匀的情况聚类效果不佳.鉴于此,文中提出一种改进的基于密度的聚类算法,保持了基于密度的聚类算法的优点,并且可以有效地处理分布不均的数据集,减少了时间复杂度,适用于对大规模数据库的挖掘与分析.     

数据流的网格密度聚类算法

提出一种基于密度的实时数据流聚类算法RTCS.算法采用在线/离线双层框架,它在前台在线层快速实时地将到达的数据点放入相应的单元格,对多维数据和空间单元格动态计算密度.在后台离线层形成初始聚类,并不断地更新单元格的密度来自适应地调整聚类.RTCS算法能够根据密度的动态变化区分出真正的孤立点并剔除之,而这种剔除对后面的聚类结果没有影响.实验结果证明,算法可以很好地挖掘出各种形状的聚类,与CluStream算法相比,取得聚类的质量更高,有更快的处理速度,对数据维数和规模有更好的可扩展性.     

基于密度聚类的电力设备位置信息分析方法研究

传统的数据聚类处理主要采用基于聚类中心的方式，但其存在一些限制，例如需要预先确定聚类中心的数量，并对数据的分布形态有一定的要求。针对这一问题，本论文选择基于密度聚类算法作为解决方案，重点研究了电力设备位置信息的聚类问题。在介绍密度聚类原理和常用算法的基础上，分析了电力设备位置信息的特点和处理方法，介绍了OPTICS、HDBSCAN和DBSCAN三种密度聚类算法的实现步骤，并与传统的K-mean聚类算法进行比较，通过实验设计和结果分析，验证了密度聚类方法的有效性和适用性。最后，通过应用案例分析，探讨了这些方法在电力系统分析中的应用实例和价值。研究结果表明，基于密度聚类算法的电力设备位置信息聚类方法可以有效地帮助电力系统实现数据的快速分析，具有重要的理论和应用价值。     

一种改进的基于密度的聚类算法

基于密度的聚类是聚类算法中的一种，其主要优点是可以发现任意形状的簇，对噪声不敏感。而现有的该类算法对于空间数据分布不均匀的情况聚类效果不佳。鉴于此，文中提出一种改进的基于密度的聚类算法，保持了基于密度的聚类算法的优点，并且可以有效地处理分布不均的数据集，减少了时间复杂度，适用于对大规模数据库的挖掘与分析。     

一种基于参考点和密度的快速聚类算法

数据的规模越来越大,要求数据挖掘算法有很高的执行效率.基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.提出了一种新的基于参考点和密度的CURD(clustering using references and density)聚类算法,其创新点在于,通过参考点来准确地反映数据的空间几何特征,然后基于参考点对数据进行分析处理.CURD算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CURD算法具有近似线性的时间复杂性,因此CURD算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CURD算法具有处理任意形状的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的基于R*-树的DBSCAN算法.     

一种基于局部密度的分布式聚类挖掘算法

分布式聚类挖掘技术是解决数据集分布环境下聚类挖掘问题的有效方法.针对数据水平分布情况,在已有分布式密度聚类算法DBDC(density based distributed clustering)的基础上,引入局部密度聚类和密度吸引子等概念,提出一种基于局部密度的分布式聚类算法——LDBDC(local density based distributed clustering).算法适用于含噪声数据和数据分布异常情况,对高雏数据有着良好的适应性.理论分析和实验结果表明,LDBDC算法在聚类质量和算法效率方面优于已有的DBDC算法和SDBDC(scalable dellsity-based distributed clustering)算法.算法是有效、可行的.     

基于多维聚类挖掘的异常检测方法研究

网络异常检测是网络管理中非常重要的课题,因此已在近年来得到广泛研究.人们在该领域提出了许多先进的网络流量异常检测方法,但是自动准确地对网络流量进行分类和识别来发现网络中的异常流量仍然是一个非常具有挑战性的问题.文中提出了一种基于多维聚类挖掘的异常检测方法,通过两个阶段来实现异常检测.第一阶段先通过多维聚类挖掘算法,自动对网络中的流量进行多维聚类,第二阶段通过计算多维聚类的异常度来实现异常检测.通过文中的方法,网络中的异常流量被自动归类到不同的有意义的聚类中,通过对这些聚类进行分析可以发现网络中的异常行为.最后通过实验对算法进行了验证,结果表明该方法能够有效检测网络中的异常流量.