| 一种基于动态近邻选择模型的聚类算法 |
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| 引用本文： | 金阳,左万利.一种基于动态近邻选择模型的聚类算法[J].计算机学报,2007,30(5):756-762. |
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| 作者姓名： | 金阳 左万利 |
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| 作者单位： | 吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012 |
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| 摘 要： | ROCK是Sudipno Guha等1999年提出的一个著名的面向分类属性数据的聚类算法,其突出贡献是采用公共近邻(链接)数的全局信息作为评价数据点间相关性的度量标准,而不是传统的基于两点间距离的局部度量函数.尽管ROCK在Mushroom等分类属性数据集上取得了很好的聚类结果,但该算法本身也存在一些缺陷和不足.首先,衡量两个数据点是否为邻居的相似度阈值θ需要预先静态指定,该阈值对聚类质量影响很大,在对数据集没有充分了解的前提下给出恰当的阈值是困难的.其次,在ROCK算法中,相似度函数sim仅被用于最初邻居的判断上,只考虑相似与否,而未考虑相似程度,使算法对θ值过于敏感.另外,ROCK还要求用户事先选定聚类簇数k.这些缺陷或者影响聚类效果,或使算法不便使用.该文深入分析了上述问题,并提出基于动态近邻选择模型的聚类算法DNNS,通过优选近邻来提高聚类质量.文中还定义了内聚度度量函数以指导聚类过程.对标准数据集VOTE和ZOO的实验结果表明,DNNS算法的fα指标优于ROCK和VBACC.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类 类别属性 动态 近邻 选择模型 聚类算法 Model Selection Neighbors Dynamic 指标 实验 标准 过程 指导 内聚度 聚类质量 优选 问题 分析 使用 聚类效果 |
| 修稿时间： | 2006-03-142006-11-23 |
A Clustering Algorithm Using Dynamic Nearest Neighbors Selection Model |
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| JIN Yang,ZUO Wan-Li.A Clustering Algorithm Using Dynamic Nearest Neighbors Selection Model[J].Chinese Journal of Computers,2007,30(5):756-762. |
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| Authors: | JIN Yang ZUO Wan-Li |
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| Affiliation: | College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | data mining clustering categorical attributes |
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