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为了降低计算代价,在CLIQUE算法的基础上引入了便利网格和障碍网格等概念,提出了便利体和障碍物下基于网格的聚类算法(GBSCFO)。GBSCFO首先利用CLIQUE算法生成微簇,然后在微簇的粒度上计算障碍距离。通过理论分析和实验验证,GBSCFO具有较好的时间复杂度和聚类效果。 相似文献
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K-means算法是被广泛使用的一种聚类算法,传统的K-means算法中初始聚类中心的选择具有随机性,易使算法陷入局部最优,聚类结果不稳定。针对此问题,引入多维网格空间的思想,首先将样本集映射到一个虚拟的多维网格空间结构中,然后从中搜索出包含样本数最多且距离较远的子网格作为初始聚类中心网格,最后计算出各初始聚类中心网格中所包含样本的均值点来作为初始聚类中心。此法选择出来的初始聚类中心与实际聚类中心拟合度高,进而可据此初始聚类中心稳定高效地得到最终的聚类结果。通过使用计算机模拟数据集和UCI机器学习数据集进行测试,结果表明改进算法的迭代次数和错误率比较稳定,且均小于传统K-means算法测试结果的平均值,能有效避免陷入局部最优,并且聚类结果稳定。 相似文献
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基于网格和密度聚类算法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
首先介绍聚类分析的基本概念,并说明了有关聚类分析的相关研究工作,针对当前几种聚类分析方法的优点与不足,提出并分析了基于网格和密度聚类的算法,使其不仅能够处理大数据量,还可以并行执行,并通过实验说明了算法的性能。 相似文献
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针对现有聚类算法在计算网格密度时未考虑周围空间的影响因素而导致聚类边界不平滑的现象,提出一种基于扩展网格和密度的数据流聚类算法。通过动态确定网格扩展区域,将网格密度计算范围从本网格合理地扩展到相邻网格空间,进而根据算法中引入的凝聚度衡量周围空间数据点对网格密度的影响。为进一步精确聚类边缘的轮廓分布情况,使用边界点距离阈值函数从噪声中分离出类的边界点,并给出一种改进的网格合并方法,根据簇间连通性简化网格簇合并的判断条件,有效减少算法执行时间。实验结果表明,该算法具有较高的聚类质量和聚类效率。 相似文献
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虽然现有的很多聚类算法能发现任意形状、任意大小的类,但用于多密度的数据集时却难以取得令人满意的结果。为提高对多密度数据集的聚类效果,提出了一种基于网格和信息熵的多密度聚类算法,它通过不同密度的网格所携带的信息熵,自动计算出密度阈值,找出在多密度数据集中不同的类。实验证明,该算法能有效的去处噪声,发现多密度的类,具有较好的聚类效果。 相似文献
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传统的基于网格的数据流聚类算法在同一粒度的网格上进行聚类,虽然提高了处理速度,但聚类准确性较低。针对此问题,提出一种新的基于双层网格和密度的数据流聚类算法DBG Stream。在2种粒度的网格上对数据流进行聚类,并借鉴CluStream算法的思想,将聚类过程分为2个阶段。在线过程中利用粗粒度的网格单元形成初始聚类,离线过程中在细粒度网格单元上,对位于簇边界的网格单元进行二次聚类以提高聚类精度,并实现了关键参数的自动设置,通过删格策略提高算法效率。实验结果表明,DBG Stream算法的聚类精确度较D Stream算法有较大提高,有效解决了传统基于网格聚类算法的聚类精度较低的问题。 相似文献
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传统的基于网格的数据流聚类算法采用固定划分网格的方法,虽然算法的处理速度较快,但是聚类准确性较低。针对此问题,提出了一种新的基于移动网格和密度的数据流聚类算法。在算法中引进了权重与衰减系数,利用移动网格技术对数据流的边界点进行处理,增强了聚类的准确性,提高了算法的运行效率。 相似文献
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基于扩展和网格的多密度聚类算法 总被引:6,自引:1,他引:6
提出了网格密度可达的聚类概念和边界处理技术,并在此基础上提出一种基于扩展的多密度网格聚类算法。该算法使用网格技术提高聚类的速度,使用边界处理技术提高聚类的精度,每次聚类均从最高的密度单元开始逐步向周围扩展形成聚类.实验结果表明,该算法能有效地对多密度数据集和均匀密度数据集进行聚类,具有聚类精度高等优点. 相似文献
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基于网格距离的高精度聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高基于网格聚类技术的聚类精度和效率,提出一种新的基于网格距离的高精度聚类算法。该算法一方面通过参考网格在逻辑空间的相对距离进行聚类,从而弥补了大多数计算网格之间距离的算法中需要大量数学运算的不足,另一方面,提出了一种新的边界点处理技术。用实际数据集进行的,实验结果表明,该技术能够有效地提取有意义的边界点,运行速度快、聚类精度高。 相似文献
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2014年提出的密度峰值聚类算法,思想简洁新颖,所需参数少,不需要进行迭代求解,而且具有可扩展性。基于密度峰值聚类算法提出了一种网格聚类算法,能够高效地对大规模数据进行处理。首先,将N维空间粒化为不相交的长方形网格单元;然后,统计单元空间的信息,利用密度峰值聚类寻找中心点的思想确定中心单元,即中心网格单元被一些低局部密度的数据单元包围,而且与比自身局部密度高的网格单元的距离相对较大;最后,合并与中心网格单元相近网格单元,从而得出聚类结果。在UCI人工数据集上的仿真实验结果表明,所提算法能够较快得出聚类中心,有效处理大规模数据的聚类问题,具有较高的效率,与原始的密度峰值聚类算法相比,在不同数据集上时间损耗降低至原来的1/100~1/10,而精度损失维持在5%~8%。 相似文献
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基于网格技术的高精度聚类算法 总被引:6,自引:1,他引:5
为了提高基于网格技术的聚类精度,提出了利用低密度单元中的点到高密度单元中心的距离作为判断聚类边界点和孤立点的技术,开发了HQGC算法。实验表明,该算法能识别任意形状的聚类,聚类的精度高、运行速度快、可扩展性好。 相似文献
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为了解决已有研究成果无法有效解决动态障碍空间中的不确定数据聚类问题,根据障碍集合是否发生变化,分别解决静态障碍和动态障碍空间下的聚类问题。提出了静态障碍空间中的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for static obstacles in grid space,STA_GOBSCAN)、障碍物动态增加情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic increase of obstacles in grid space,DYN_GOCBSCAN)、障碍物动态减少情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamicreduction of obstacles in grid space,DYN_GORBSCAN)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic movement of obstacles in grid space,DYN_GOMBSCAN),采用KL距离对不确定数据进行相似性度量,并利用网格对数据空间进行划分。理论研究和实验结果表明所提出的算法具有较高的效率和准确率。 相似文献