混合属性数据流的二重k近邻聚类算法

现有的数据流聚类算法大都只能处理单一数值属性的数据,不能应对同时包含数值属性与分类属性特征的数据,且已存在的混合属性数据流聚类算法在对数据的标准化处理和聚类上还有很大的改进之处,为此,提出二重k近邻混合属性数据流聚类算法.该算法采用CluStream算法的在线、离线框架,并提出了混合属性数据流下三步聚类的思想.算法先运用二重k近邻和改进的维度距离生成微聚类,然后利用动态标准化数据方法和基于均值的余弦模型生成初始宏聚类,最后利用基于均值的余弦模型和先验聚类结果进行宏聚类优化.实验结果表明,所提出的算法具有良好的聚类质量及可扩展性.     

基于维度属性距离的混合属性近邻传播聚类算法

针对近邻传播聚类算法不能处理混合属性数据集的问题,提出了一种新的距离度量测度,并将其应用到近邻传播聚类算法中,提出了一种基于维度属性距离的混合属性近邻传播聚类算法。与传统聚类算法不同的是,该算法不需要计算虚拟的中心点,同时考虑了数据集整体分布对聚类结果的影响。将算法在UCI数据库的2个混合属性数据集上进行验证,同时对比了经典的K-Prototypes算法以及K-Modes算法。实验结果表明,改进后的算法具有更好的聚类质量以及执行效率,算法的优越性得到了验证。     

基于密度的混合属性数据流聚类算法

数据流聚类分析是当前数据挖掘研究的热点问题,为了克服数据流聚类框架CluStream算法不能处理混合属性数据流的缺陷,提出了基于密度的混合属性数据流聚类算法MCStream.在微聚类中使用面向维度的距离来度量对象之间的相似度,在宏聚类中使用改进的密度聚类算法M-DBSCAN对微簇进行聚类.实验结果表明,MCStream算法能快速有效地处理混合属性数据流聚类问题.     

属性--统计混合聚类算法研究

对属性———统计混合聚类算法进行研究。在属性均值聚类算法和Woodbury算法的基础上,对目标泛函进行改进,提出属性———统计混合聚类算法。文章证明了属性均值聚类算法和模糊C均值聚类算法(FCM)分别是属性-统计混合聚类算法的一个特例。     

基于距离与熵的混合属性数据流聚类算法

针对越来越多的应用领域要求数据流聚类算法能处理同时包含数值属性特征与分类属性特征的数据,同时由于在已有的流数据聚类算法中,大多只针对单一数据类型的聚类,为此,提出混合属性数据流聚类算法.该算法在聚类分析过程中,同时利用数值属性与分类属性来定义聚类对象问的相异性,保存了对象的完整信息,使得聚类结果更能真实反映数据流中数据的分布情况.实验结果表明,该算法具有良好的聚类质量及较快的数据处理能力,同时具有良好的可扩展性.     

一种混合属性数据的聚类算法

提出一种基于属性分解的随机分组的改进方法,以提高聚类算法的稳定性和适用性。实验仿真结果表明,改进算法具有很好的稳定性和应用性。     

一种混合属性数据流聚类算法

数据流聚类是数据流挖掘中的重要问题.现实世界中的数据流往往同时具有连续属性和标称属性,但现有算法局限于仅处理其中一种属性,而对另一种采取简单舍弃的办法.目前还没有能在算法层次上进行混合属性数据流聚类的算法.文中提出了一种针对混合属性数据流的聚类算法;建立了数据流到达的泊松过程模型;用频度直方图对离散属性进行了描述;给出了混合属性条件下微聚类生成、更新、合并和删除算法.在公共数据集上的实验表明,文中提出的算法具有鲁棒的性能.     

基于相异度矩阵的混合属性数据流聚类算法

数据流的聚类是数据流挖掘的一个重要问题。提出一种针对混合属性的数据流聚类算法,它采用相异度来代替普通的聚类距离,并将等价相异度矩阵引入聚类过程。基于真实数据集的实验表明该算法比基地同类算法具有更好的聚类性能。     

一种改进的混合属性数据聚类算法

K-prototypes算法是处理混合属性数据的主要聚类算法,但是存在对初值敏感、参数依赖和易受噪声干扰等问题。为了克服以上缺点,该文对K-prototypes算法的初始中心点选择进行了研究与分析,提出了一种基于近邻法的初始中心点选择策略对算法进行改进,算法先利用近邻法获得初始中心点集和k值,然后进行K-prototypes运算,最后加入识别异常数据点的规则。改进后的算法成功解决了传统K-prototypes算法的缺陷,而且具有更好的分类精度和稳定性。经实验证明,改进算法是正确和有效的,明显优于传统的K-prototypes算法。     

基于混合属性的产品优化聚类算法

针对分类研究中采用单一类型数据造成的结果失真, 提出了综合考虑产品属性和销售时间序列的两阶段优化聚类算法。分别采用基于属性的相似性排序及时间序列的分层优化聚类实现产品单独聚类, 然后基于初始聚类结果及参数化的动态相对权重提出考虑噪声数据处理的分层聚类方法实现产品综合优化分类。企业实例应用研究表明综合聚类模型及两阶段算法在聚类精度及时间复杂度上具有明显的优势, 相对权重的动态参数化设置有效解决了不同产品间个性化特征的差异表示。通用数据集的仿真进一步验证了算法在解决混合属性产品聚类问题时的优越性及广泛适用性。     

针对混合型分类数据改进的[K]-modes算法距离公式

传统[K]-modes算法在分类属性聚类中有着广泛的应用,但是传统算法并不区分有序分类属性与无序分类属性。在区分这两种属性的基础上,提出了一种新的距离公式,并优化了算法流程。基于无序分类属性的距离数值,确定了有序分类属性相邻属性值之间距离数值的合理范围。借助有序分类属性蕴含的顺序关系,构建了有序分类属性的距离公式。计算样本点与质心距离之时,引入了簇内各属性值的比例作为总体距离公式的重要参数。综上,新的距离公式良好地刻画了有序分类属性的距离,并且平衡了两种不同分类属性距离公式之间的差异性。实验结果表明,提出的改进算法和距离公式在UCI真实数据集上比原始[K]-modes算法及其改进算法均有显著的效果。     

一种适用于混合型分类数据的聚类算法

传统的K-modes算法采用简单的属性匹配方式计算同一属性下不同属性值的距离，并且计算样本距离时令所有属性权重相等。在此基础上，综合考虑有序型分类数据中属性值的顺序关系、无序型分类数据中不同属性值之间的相似性以及各属性之间的关系等，提出一种更加适用于混合型分类数据的改进聚类算法，该算法对无序型分类数据和有序型分类数据采用不同的距离度量，并且用平均熵赋予相应的权重。实验结果表明，改进算法在人工数据集和真实数据集上均有比K-modes算法及其改进算法更好的聚类效果。     

基于倾斜时间窗口的高效数据流偏向最近聚类分析算法

提出一种基于倾斜时间窗口的数据流偏向最近聚类算法。该算法首先通过将滑动窗口中数据等长分割形成不重叠的数据块——基本窗口,然后对每一基本窗口以Haar小波变换提取窗口数据的特征,通过改变所取各基本窗口小波变换系数个数达到保留较多最近数据细节特征的目的,即对于越近的基本窗口保留越多的小波系数而越旧的基本窗口保留越少的小波系数,最后通过定义数据流偏向最近距离,完成基于倾斜时间窗口的偏向最近聚类算法。该算法计算速度快,能高效地实现数据流偏向最近聚类分析。仿真实验验证了该算法的有效性。     

混合属性数据流的两阶段入侵检测算法

以KDDCUP99-10%网络入侵数据集作为数据流,提出一种混合属性数据流的两阶段入侵检测算法。通过增量聚类提取数据流的代表信息,根据提出的加权模糊簇特征对增量聚类结果做模糊聚类,簇数可动态改变。理论分析和实验结果表明,该算法可以有效检测数据流入侵。     

数值型和分类型混合数据的模糊K-Prototypes聚类算法

由于数据库经常同时包含数值型和分类型的属性,因此研究能够处理混合型数据的聚类算法无疑是很重要的.讨论了混合型数据的聚类问题,提出了一种模糊K-prototypes算法.该算法融合了K-means和K-modes对数值型和分类型数据的处理方法,能够处理混合类型的数据.模糊技术体现聚类的边界特征,更适合处理含有噪声和缺失数据的数据库.实验结果显示,模糊算法比相应的确定算法得到的结果准确度高.     

一种多值属性和多类标数据的决策树算法

提出了一种多值属性和多类标数据的决策树算法(SSC),在MMC算法中,对用孩子结点的类标集相似度来评定结点属性分类效果的计算方法进行了改进,综合考虑集合的同一性和一致性,提出了相似度评定方法,使类标集相似度的计算更加全面和准确。实验证明该算法的分类效果优于MMC算法。     

一种基于多属性权重的分类数据子空间聚类算法

采用多属性频率权重以及多目标簇集质量聚类准则,提出一种分类数据子空间聚类算法.该算法利用粗糙集理论中的等价类,定义了一种多属性权重计算方法,有效地提高了属性的聚类区分能力;在多目标簇集质量函数的基础上,采用层次凝聚策略,迭代合并子簇,有效地度量了各类尺度的聚类簇;利用区间离散度,解决了使用阈值删除噪音点所带来的参数问题;利用属性对簇的依附程度,确定了聚类簇的属性相关子空间,提高了聚类簇的可理解性.最后,采用人工合成、UCI和恒星光谱数据集,实验验证了该聚类算法的可行性和有效性.     

基于数据流的任意形状聚类算法

详细分析了数据流聚类算法CluStream的不足之处,如对非球形的聚类效果不好、对周期性数据的聚类变化反映不完整等,并针对这些不足之处提出了一种采用空间分割、组合以及按密度聚类的算法ACluStream.实验结果表明,ACluStream在准确度和速度上都比CluStream有较大的提高.     

进化数据流中基于密度的聚类算法

分析当前数据流聚类算法的优点及不足,提出一种新的进化数据流中基于密度的聚类算法——Sdstream算法,该算法能够分析并处理大规模进化数据流,利用真实数据集和仿真数据集对其进行性能测试,实验结果表明,该算法具有良好的适用性、有效性和可扩展性,能够取得较高的聚类效果。