基于残差分析的混合属性数据聚类算法

针对混合属性数据聚类结果精度不高、聚类结果对参数敏感等问题, 提出了基于残差分析的混合属性数据聚类算法(Clustering algorithm for mixed data based on residual analysis) RA-Clust.算法以改进的熵权重混合属性相似性度量对象间的相似性, 以提出的基于KNN和Parzen窗的局部密度计算方法计算每个对象的密度, 通过线性回归和残差分析进行聚类中心预选取, 然后以提出的聚类中心目标优化模型确定真正的聚类中心, 最后将其他数据对象按照距离高密度对象的最小距离划分到相应的簇中, 形成最终聚类.在合成数据集和UCI数据集上的实验结果验证了算法的有效性.与同类算法相比, RA-Clust具有较高的聚类精度.     

基于K-Means聚类算法的HDMA数据挖掘方法

为了提高高维混合属性数据挖掘效果,提出基于K-Means聚类算法的高维混合属性数据挖掘方法.通过分析数值型数据和分类型数据相似度,获取高维混合属性数据度量标准,将簇中心点设为簇里点的平均数值或质心,引入最大距离自动生成k值策略与坐标转换策略,优化聚类结果;依据欧几里得距离聚类剩余数据,根据最大间距对应的数据中心点坐标与半径,实现数据集聚类划分;通过判定聚类后数据噪音类别,计算各类别中类异常因子,经过降序排列,挖掘并标记异常数据.仿真结果表明,所提方法对高维混合属性数据具有理想的聚类优势与较好的挖掘稳定性.     

基于模糊质心的混合属性数据模糊加权聚类算法

在模糊聚类算法中,模糊系数被用来控制簇可能重叠的程度,其负面影响是所有的数据对象会影响所有的簇。为解决该问题,Klawonn和Hppner使用模糊函数替换模糊系数(KH算法),但该方法是针对数值属性数据而设计的。然而,在许多真实的应用中,数据对象通常同时由数值属性和分类属性描述。面向混合属性数据,文中提出了一种新的基于模糊质心的模糊加权聚类算法。首先结合模糊质心和均值来表示混合属性条件下的簇中心,然后使用能够评估不同属性在聚类过程中作用的度量来评估数据对象和簇中心之间的相异度,最后给出算法框架。在3个混合属性数据集上对新算法进行了一系列的测试,实验结果表明新算法的性能优于传统算法。     

混合属性数据k-prototypes聚类算法

在现实世界中经常遇到混合数值属性和分类属性的数据, k-prototypes是聚类该类型数据的主要算法之一。针对现有混合属性聚类算法的不足,提出一种基于分布式质心和新差异测度的改进的 k-prototypes 算法。在新算法中,首先引入分布式质心来表示簇中的分类属性的簇中心,然后结合均值和分布式质心来表示混合属性的簇中心,并提出一种新的差异测度来计算数据对象与簇中心的距离,新差异测度考虑了不同属性在聚类过程中的重要性。在三个真实数据集上的仿真实验表明,与传统的聚类算法相比,本文算法的聚类精度要优于传统的聚类算法,从而验证了本文算法的有效性。     

基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据聚类算法研究

面对广泛存在的混合属性数据,现有大部分混合属性聚类算法普遍存在聚类 质量低、聚类算法参数依赖性大、聚类类别个数和聚类中心无法准确自动确定等问题,针对 这些问题本文提出了一种基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据 聚类算法.该算法通过分析混合属性数据特征,将混合属性数据分为数 值占优、分类占优和均衡型混合属性数据三类,分析不同情况的特征选取 相应的距离度量方式.在计算数据集各个点的密度和距离分布图基础 上,深入分析获得规律: 高密度且与比它更高密度的数据点有较大距离的数 据点最可能成为聚类中心,通过线性回归模型和残差分析确定奇异 点,理论论证这些奇异点即为聚类中心,从而实现了自动确定聚类中心.采 用粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)寻找最优dc值,通过参数dc能够计算得到 任意数据对象的密度和到比它密度更高的点的最小距离,根据聚类 中心自动确定方法确定每个簇中心,并将其他点按到最近邻的更高 密度对象的最小距离划分到相应的簇中,从而实现聚类.最终将本文 提出算法与其他现有的多种混合属性聚类算法在多个数据集上进行 算法性能比较,验证本文提出算法具有较高的聚类质量.     

基于相似度计算公式改进的K-中心点算法

在传统K-中心点聚类算法中，相似性一般仅仅用距离来进行度量，这种度量方法均基于对象属性之间是独立同分布的，但大多数真实数据对象属性之间都相关联的，因此，本文将引用非独立同分布计算公式，对传统距离计算相似度方法进行替换。同时，由于此公式会依据属性值的频率来进行计算，但数值型数据对于频率并不敏感，因此，本文在引入公式之前，将数值型数据按属性列进行聚类与替换。实验结果表明，本文方法可以提高算法的聚类精度。     

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.     

基于相对密度和流形上k近邻的聚类算法

针对传统的基于欧氏距离的相似性度量不能完全反映复杂结构的数据分布特性的问题,提出了一种基于相对密度和流形上k近邻的聚类算法。基于能描述全局一致性信息的流形距离,及可体现局部相似性和紧密度的k近邻概念,通过流形上k近邻相似度度量数据对象间的相似性,采用k近邻的相对紧密度发现不同密度下的类簇,设计近邻点对约束规则搜寻k近邻点对构成的近邻链,归类数据对象及识别离群点。与标准k-means算法、流形距离改进的k-means算法进行了性能比较,在人工数据集和UCI数据集上的仿真实验结果均表明,该算法能有效地处理复杂结构的数据聚类问题,且聚类效果更好。     

基于相似中心的k-cmeans文本聚类算法

针对k-means聚类算法只能保证收敛到局部最优,导致聚类结果对初始聚类中心敏感的问题,提出了一种基于相似中心的文本聚类算法.首先,度量文档之间的相似性,然后按照文档之间的相似性递减排序,选择序列最前面的k个文档作为初始聚类中心,对于每个剩余的文档(没有被选为初始簇中心的文档)根据其与存在的簇中心的相似性,将其分配到相似性最大的簇中,更新簇均值,连续迭代,直至均值不变,从而得到更加稳定的聚类结果.实验结果表明,提出的算法在宏平均聚类精度和宏平均召回率上有显著提高,产生了质量较好的聚类效果.     

基于混合度量与类簇自适应调整的粗糙模糊K-means聚类算法

针对粗糙K-means聚类及其相关衍生算法需要提前人为给定聚类数目、随机选取初始类簇中心导致类簇交叉区域的数据划分准确率偏低等问题,文中提出基于混合度量与类簇自适应调整的粗糙模糊K-means聚类算法.在计算边界区域的数据对象归属于不同类簇的隶属程度时,综合考虑局部密度和距离的混合度量,并采用自适应调整类簇数目的策略,获得最佳聚类数目.选取数据对象稠密区域中距离最小的两个样本的中点作为初始类簇中心,将附近局部密度高于平均密度的对象划分至该簇后再选取剩余的初始类簇中心,使初始类簇中心的选取更合理.在人工数据集和UCI标准数据集上的实验表明,文中算法在处理类簇交叠严重的球簇状数据集时,具有自适应性,聚类精度较优.