基于相对密度的多分辨率聚类算法

提出基于相对密度的多分辨率聚类算法,结合了密度聚类和模糊聚类的优点,能形成任意形状、多级分辨率的聚类结果,具有抗噪声能力和处理大数据集的能力,并有效地解决参数值难以设置,以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题.     

基于网格的数据流聚类算法

本文提出的基于网格的数据流聚类算法,克服了算法CluStream对非球形的聚类效果不好等缺陷,不仅能在噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了聚类算法参数敏感和聚类结果无法区分密度差异等问题。     

基于网格相对密度的多密度聚类算法

提出网格相对密度的概念和边界点提取技术,在此基础上给出了一种多密度聚类算法。该算法使用网格相对密度识别具有不同密度聚簇的相对高密度网格单元,聚类时从相对高密度网格单元开始逐步扩展生成聚簇。实验结果表明,算法能有效地识别不同形状、不同密度的聚簇并对噪声数据不敏感,具有聚类精度高等优点。     

基于相对密度的聚类算法

基于密度的聚类算法因其抗噪声能力强和能发现任意形状的簇等优点,在聚类分析中被广泛采用,本文提出的基于相对密度的聚类算法,在继承上述优点的基础上。有效地解决了基于密度的聚类结果对参数值过于敏感、参数值难以设置以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。     

基于密度的优化数据流聚类算法

为了解决数据流聚类算法中有效处理离群点这一关键问题,改进了基于密度的数据流聚类算法,在DenStream算法基础上提出了具有双检测时间策略DDTS(double derection time strategy)的基于密度的数据流聚类算法.该策略在数据流流速波动的情况下,结合时间与流数据数量两方面因素对微簇进行测试.通过在线动态维护和删减微簇,保存可能升级的离群点来改善聚类效果.实验结果表明,改进算法具有良好的适用性和有效性,能够取得较高的聚类质量.     

基于相对密度的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法在处理密度不均匀的数据集时易将低密度簇划分到高密度簇中或将高密度簇分为多个子簇,且在样本点分配过程中存在误差传递问题。提出一种基于相对密度的密度峰值聚类算法。引入自然最近邻域内的样本点信息,给出新的局部密度计算方法并计算相对密度。在绘制决策图确定聚类中心后,基于对簇间密度差异的考虑,提出密度因子计算各个簇的聚类距离,根据聚类距离对剩余样本点进行划分,实现不同形状、不同密度数据集的聚类。在合成数据集和真实数据集上进行实验,结果表明,该算法的FMI、ARI和NMI指标较经典的密度峰值聚类算法和其他3种聚类算法分别平均提高约14、26和21个百分点,并且在簇间密度相差较大的数据集上能够准确识别聚类中心和分配剩余的样本点。     

一种基于网格和密度的数据流聚类算法

在"数据流分析"这一数据挖掘的应用领域中,常规的算法显得很不适用.主要是因为这些算法的挖掘过程不能适应数据流的动态环境,其挖掘模型、挖掘结果不能满足实际应用中用户的需求.针对这一问题,本文提出了一种基于网格和密度的聚类方法,来有效地完成对数据流的分析任务.该方法打破传统聚类方法的束缚,把整个挖掘过程分为离线和在线两步,最终通过基于网格和密度的聚类方法实现数据流聚类.     

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.     

一种基于密度和滑动窗口的数据流聚类算法

总结目前主流数据流聚类算法的优缺点后,提出了一种新的数据流聚类算法------DsStrcam。该算法采用双层聚类框架,应用滑动窗口技术,基于密度对数据流进行动态聚类,可以挖掘具有任意形状的数据流,且能够动态掌握数据流的分布特征。     

一种基于时态密度的倾斜分布数据流聚类算法

为解决倾斜分布的数据流聚类这一难题,提出了时态密度概念,给出其度量,揭示了其包括可增量计算在 内的一系列数学性质;设计了时态密度树结构,提高了聚类时的存储和检索效率;设计了能够以实时或异步方式捕捉 数据倾斜分布的数据流时态特征的聚类算法TDCA(temporal density based clustering algorithm),其时间复杂度为 O(c×m×lgm).实验结果表明,该算法不仅有较强的功能,而且具有较好的规模可伸缩性.     

基于k均值分区的流数据高效密度聚类算法

数据流聚类是数据流挖掘研究的一个重要内容,已有的数据流聚类算法大多采用k中心点(均值)方法对数据进行聚类,不能对数据分布不规则以及高维空间数据流进行有效聚类.论文提出一种基于k均值分区的流数据密度聚类算法,先对数据流进行分区做k均值聚类生成中间聚类结果(均值参考点集),随后对这些均值参考点进行密度聚类,理论分析和实验结果表明算法可以有效解决数据分布不规则以及高维空间数据流聚类问题,算法是有效可行的.     

基于模糊聚类的数据流概念漂移检测算法

针对数据流中可能出现的概念漂移现象,采用改进的FCM算法进行模糊聚类,提出在大小可变的滑动窗口中通过度量相邻窗口之间的差异性来判断是否发生了概念漂移,并给出了相应的处理方法。实验表明该算法能够有效地检测出数据流中的概念漂移现象,具有很好的聚类效果和很高的时间效率。     

基于双层网格和密度的数据流聚类算法

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。     

基于密度网格的分布式数据流聚类算法

提出一种适用于分布式数据流环境的、基于密度网格的聚类算法。利用局部站点快速更新数据流信息,使网格空间反映当前数据流的变化。中心站点负责在接收及合并局部网格结构后,对全局网格结构进行密度网格聚类以及噪声网格优化,形成全局聚类结果。实验结果表明,该算法能减少网络通信量,提高全局聚类精度。     

一种基于时态密度的倾斜分布数据流聚类算法

为解决倾斜分布的数据流聚类这一难题,提出了时态密度概念,给出其度量,揭示了其包括可增量计算在内的一系列数学性质;设计了时态密度树结构,提高了聚类时的存储和检索效率;设计了能够以实时或异步方式捕捉数据倾斜分布的数据流时态特征的聚类算法TDCA(temporal density based clustering algorithm),其时间复杂度为O(c(m(lgm).实验结果表明,该算法不仅有较强的功能,而且具有较好的规模可伸缩性.     

基于密度网格的数据流聚类算法

针对基于密度网格的数据流聚类算法中存在的缺陷进行改进,提出一种基于D-Strcam算法的改进算法NDD-Stream。算法通过统计网格单元的密度与簇的数目,动态确定网格单元的密度阂值;对位于簇边界的网格单元采用不均匀划分,以提高簇边界的聚类精度。合成与真实数据集上的实验结果表明,算法能够在数据流对象上取得良好的聚类质量。     

基于密度与近邻传播的数据流聚类算法

针对现有算法聚类精度不高、处理离群点能力较差以及不能实时检测数据流变化的缺陷,提出一种基于密度与近邻传播融合的数据流聚类算法.该算法采用在线/离线两阶段处理框架,通过引 入微簇衰减密度来精确反映数据流的演化信息,并采用在线动态维护和删减微簇机制,使算法模型更 符合原始数据流的内在特性.同时,当模型中检测到新的类模式出现时,采用一种改进的加权近邻传播聚类（Weighted and hierarchical affinity propagation,WAP）算法对模 型进行重建,因而能够实时检测到数据流的变化,并能给出任意时间的聚类结果.在真实数据集和人工 数据集上的实验表明,该算法具有良好的适用性、有效性和可扩展性,能够取得较好的聚类效果.     

基于密度与分形维数的数据流聚类算法

提出一种基于密度与分形维数的数据流聚类算法。采用在线/离线的两阶段框架,结合密度聚类和分形聚类的优点,克服传统数据流聚类算法的不足。针对数据流的时效性,在计算网格密度时对数据点使用衰减策略。实验结果表明,该算法能有效提高数据流聚类效率及聚类精度,且可以发现任意形状和距离非邻近的聚类。