聚类算法研究

聚类分析在数据挖掘领域中是一个非常重要的研究课题,该文阐述了聚类算法的基本原理和性能要求,并依据算法思想的不同把聚类算法分为五类,详细介绍了每一类的算法思想、优缺点及典型算法,有利于用户对聚类算法的选择和研究者对聚类算法的改进研究,最后探讨了聚类算法今后的发展趋势。     

覆盖聚类算法的应用研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法，给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法——覆盖聚类算法，给出了该算法的具体步骤，并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较，证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。     

覆盖聚类算法的应用研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法,给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,给出了该算法的具体步骤,并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。     

数据挖掘中聚类算法研究

聚类分析是数据挖掘的核心技术之一。本文介绍了当前最具代表性的聚类算法,分析它们各方面的特性,总结了聚类方法发展的趋势,并对聚类算法的研究提出了展望,便于研究者对已有算法应用与改进。     

基于层次聚类和划分聚类算法的BTS聚类算法研究

BTS(Best Two Step)聚类算法是结合层次聚类和划分聚类算法的两步聚类算法。层次聚类算法类与类之间不可以对象交换,很容易造成聚类质量不高的结果。而划分聚类对于初始值的设定以及异常噪声数据都很敏感,所以我们研究提出了BTS算法,实验证明BTS算法可达到高质量的聚类效果。     

谱聚类算法研究综述

聚类分析是一种常见的分析方法,谱聚类作为聚类分析的一支,因其不受样本形状约束等特点备受瞩目.为及时掌握当前谱聚类算法研究动态,通过对比分析众多谱聚类优化算法,从半监督学习、二阶段聚类算法选择、算法执行效率优化等三个角度,将谱聚类优化算法分为三类,并对每类算法的优化思想进行综述.介绍经典多路谱聚类与基本理论,并分析相似矩...     

数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术，本文结合提出了评价聚类算法好坏的5个标准，基于这5个标准，对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析，以便于人们更容易，更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。     

数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类分析技术是数据挖据中的一种重要技术。本文介绍了数据挖掘对聚类的典型要求和聚类方法的分类，研究分析了聚类的主要算法．并从多个方面对这些算法的性能进行比较。     

增量式CURE聚类算法研究

聚类是一种非常有用的数据挖掘方法 ,可用于发现隐藏在数据背后的分组和数据分布信息 .目前已经提出了许多聚类算法及其变种 ,但在增量式聚类算法研究方面所作的工作较少 .当数据集因更新而发生变化时 ,数据挖掘的结果也应该进行相应的更新 .由于数据量大 ,在更新后的数据集上重新执行聚类算法以更新挖掘结果显然比较低效 ,因此亟待研究增量式聚类算法 .通过对 CURE聚类算法的改进 ,提出了一种高效的增量式 CU RE聚类算法 .它能够很好的解决传统聚类算法在伸缩性、数据定期更新时所面临的问题 .实验结果显示本算法是一种有效的增量式聚类算法     

网格聚类算法

聚类分析有广泛的应用,是数据挖掘中非常重要的方法。聚类分析算法有多种分类,每种方法在不同领域发挥了不同的作用。以研究网格聚类算法为目的,介绍了聚类分析算法的要求以及常见的聚类算法;针对基于网格方法的聚类算法进行专门研究,比较分析了传统的和改进的基于网格方法的聚类算法。介绍的各种网格聚类算法都有自身的优点和不足。通过对这些网格聚类算法的学习便于深入研究网格聚类算法,以便将其与实际问题相结合,设计更好的算法。     

基于遗传算法的硬聚类算法改进

硬聚类算法HCM求解的结果通常都是局部的最优解,当模糊集合间的运算采用传统定义的时候,它的聚类结果中还会存在无意义的聚类集。本文通过研究表明,在HCM聚类算法中应用遗传算法,可以在一定程度上避免硬聚类算法收敛到局部最优解。因此,本文将遗传算法应用于硬聚类算法,并设计了相应的算法。但是,考虑到本算法实现时的开销 销和效率,又对该算法进行了改进,并最终提出一种新的算法--CHCM聚类算法。测试数据表明,采用改进后的聚类算法的结果90％以上能够取得全局的最优解,远远超过了采用硬聚类算法时所取得全局最优解的次数,证明了本算法的可推广性。     

无线传感器网络中的分簇算法研究

分簇算法是无线传感器网络中实施分层路由所采用的重要方法,如何合理、有效地利用分簇算法使得网络中节点的能量消耗最小,成为当前无线传感器网络研究领域内的热点问题之一。为了对分簇算法进行研究,系统地分析了当前几种典型的分簇路由算法,着重分析了簇头的产生、簇的形成过程。并把超图理论引入大规模无线传感器网络中,使网络控制信息大为减少,从而延长网络的生命周期。     

数据流聚类算法研究

许多应用程序会产生大量的流数据,如网络流、web点击流、视频流、事件流和语义概念流。数据流挖掘已成为热点问题,其目标是从连续不断的流数据中提取隐藏的知识/模式。聚类作为数据流挖掘领域的一个重要问题,在近期被广泛研究。不同于传统的静态数据聚类问题,数据流聚类面临有限内存、一遍扫描、实时响应和概念漂移等许多约束。本文对数据流挖掘中的各种聚类算法进行了总结。首先介绍了数据流挖掘的约束;随后给出了数据流聚类的一般模型,并描述了其与传统数据聚类之间的关联;最后提出数据流聚类领域中进一步的研究热点和研究方向。     

无线传感器网络中的分簇算法研究

分簇算法是无线传感器网络中实施分层路由所采用的重要方法,如何合理、有效地利用分簇算法使得网络中节点的能量消耗最小,成为当前无线传感器网络研究领域内的热点问题之一。为了对分簇算法进行研究,系统地分析了当前几种典型的分簇路由算法,着重分析了簇头的产生、簇的形成过程。并把超图理论引入大规模无线传感器网络中,使网络控制信息大为减少,从而延长网络的生命周期。     

从多角度分析现有聚类算法

聚类是数据挖掘中研究的重要问题之一.聚类分析就是把数据集分成簇,以使得簇内数据尽量相似,簇间数据尽量不同.不同的聚类方法采用不同的相似测度和技术.从以下3个角度分析现有流行聚类算法: (1)聚类尺度; (2)算法框架; (3)簇的表示.在此基础上,分析了一些综合或概括了一些其他方法的算法.由于分析从3个角度进行,所提出的方法能够涵盖,并区分绝大多数现有聚类算法.所做的工作是自调节聚类方法以及聚类基准测试研究的基础.     

蚁群聚类算法综述

数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性,旨在为蚁群聚类算法的发展提供引导作用。     

聚类算法在银行客户细分中的应用

针对聚类算法在金融领域广泛应用的实际情况,基于银行客户数据集,对DBSCAN, K-means和X-means 3种聚类算法在执行效率、可扩展性、异常点检测能力等方面进行对比分析,并提出将X-means算法应用于银行业客户细分。利用X-means算法建立了一套银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持。     

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。     

一种基于遗传算法的分布式的模糊聚类算法

模糊聚类是一种非监督的聚类算法,但不能保证找到全局最小值,因为是从一个给定的点开始通过迭代的方法找到一个目标函数的最小值。为了克服这个缺点,在模糊聚类算法中结合遗传算法从一个多点的概念去产生多个数据空间。直接将遗传算法应用到模糊聚类中是不合适的,因为数据集通常是巨大的,在这种情况下,染色体的长度会很长。鉴于此,提出了一种基于遗传算法的分布式的模糊聚类算法,将大的进化环境分成若干个小的进化环境。通过理论证明是可行的,且该算法能极大地提高聚类的速度。