基于密度的增量式网格聚类算法

提出基于密度的网格聚类算法GDcA,发现大规模空间数据库中任意形状的聚类.该算法首先将数据空间划分成若干体积相同的单元,然后对单元进行聚类只有密度不小于给定阈值的单元才得到扩展,从而大大降低了时间复杂性在GDcA的基础上,给出增量式聚类算法IGDcA,适用于数据的批量更新.     

一种基于参考点和密度的快速聚类算法

数据的规模越来越大,要求数据挖掘算法有很高的执行效率.基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.提出了一种新的基于参考点和密度的CURD(clustering using references and density)聚类算法,其创新点在于,通过参考点来准确地反映数据的空间几何特征,然后基于参考点对数据进行分析处理.CURD算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CURD算法具有近似线性的时间复杂性,因此CURD算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CURD算法具有处理任意形状的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的基于R*-树的DBSCAN算法.     

基于密度和层次的快速聚类算法在数据挖掘中的设计及实现

本论文在对各种算法深入分析的基础上,尤其在对基于密度的聚类算法he基于层次的聚类算法深入研究的基础上,提出了一种全新的基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点,而且具有近似线性的时间复杂性,因此该算法适合对大规模数据的挖掘。理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。     

基于局部密度和动态生成网格聚类算法

为了解决网格聚类算法中的输入参数和聚类结果不精确问题,提出了基于局部密度的动态生成网格聚类算法(DGLD).该算法使用动态生成网格技术能大幅度地减少数据空间中生成的网格单元的数量,并简化邻居的搜索过程;采用局部密度思想解决数据空间相邻部分对网格密度的影响,提高了聚类精度.该算法不需要用户输入参数,能识别任意形状的聚类并有效地去除噪声点.实验结果表明该算法是有效的.     

基于网格的多密度增量聚类算法

提出一种基于网格的多密度增量聚类算法MICG,定义含网格单元间的相对密度和重心距离的判别函数。当数据集的部分数据发生变动后,不需要对全部数据重新聚类,只需分析有数据变更的单元与邻居单元的关系,结合原有的聚类结果形成新的聚类,有效地提高了聚类分析的效率。时间复杂度与空间复杂度同数据集大小、属性个数成线性关系。实验结果表明,MICG算法能够处理任意形状和不同密度的类,有效地解决数据更新时的增量聚类问题。     

一种基于网格密度的自适应聚类分析算法

在结合基于密度和基于网格的聚类算法优点的基础上,提出一种新的聚类算法.该算法能够在海量、高纬数据下发现任意形状的聚类并对噪声数据不敏感,具有较低的时间和空间复杂性及较高的识别率.通过实验对该算法进行了性能比较和测试,显示了它在各方面的优越性.     

一种基于密度的空间数据流在线聚类算法

为了解决空间数据流中任意形状簇的聚类问题,提出了一种基于密度的空间数据流在线聚类算法(On-line density-based clustering algorithm for spatial datastream,OLDStream),该算法在先前聚类结果上聚类增量空间数据,仅对新增空间点及其满足核心点条件的邻域数据做局部聚类更新,降低聚类更新的时间复杂度,实现对空间数据流的在线聚类.OLDStream算法具有快速处理大规模空间数据流、实时获取全局任意形状的聚类簇结果、对数据流的输入顺序不敏感、并能发现孤立点数据等优势.在真实数据和合成数据上的综合实验验证了算法的聚类效果、高效率性和较高的可伸缩性,同时实验结果的统计分析显示仅有4%的空间点消耗最坏运行时间,对每个空间点的平均聚类时间约为0.033 ms.     

适合多密度的DBSCAN改进算法

针对具有噪声的基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法使用固定参数Eps和Minpts,导致多密度的数据聚类效果不理想的问题,提出了一种适合多密度的DBSCAN改进算法.对数据进行预处理,识别出每个数据对象周围的密度,据此自动生成适合本区域密度的密度阈值.聚类结束前,采用密度阈值进行扩展聚类;进行下一个簇的聚类时自动生成适合本区域的密度阈值,依次进行,直到达到聚类停止条件.大量实验表明:所提算法能有效地对多密度,任意形状的数据进行聚类.     

一种改进的基于密度的聚类算法

基于密度的聚类是聚类算法中的一种,其主要优点是可以发现任意形状的簇,对噪声不敏感.而现有的该类算法对于空间数据分布不均匀的情况聚类效果不佳.鉴于此,文中提出一种改进的基于密度的聚类算法,保持了基于密度的聚类算法的优点,并且可以有效地处理分布不均的数据集,减少了时间复杂度,适用于对大规模数据库的挖掘与分析.     

基于网格的聚类方法研究

已有的聚类算法对于发现任意形状的聚类和处理离群点效果不理想,分析了现有基于网格的聚类算法。使用网格方法的数据分析方法将空间划分为由（超）矩形网格单元组成的网格,然后在网格单元上进行聚类。最后,总结全文并提出基于网格的聚类需要进一步研究的方向。     

一种快速空间聚类算法 *

提出了一种基于空间单元单维运算的快速聚类算法SUSDC。该算法首先将被聚类的数据逐维划分成 若干个不相交的空间单元;然后基于空间距离阈值判定相邻的空间单元是否合并,直到全部维处理完毕。实验 结果验证了SUSDC算法运算速度快,能够处理不规则形状数据和高维数据,且具有对噪声数据不敏感的特点。     

一种基于网格和最小生成树的数据流聚类算法

针对CluStream算法对非球状簇聚类的不足,同时基于均匀网格划分的聚类算法多数是以降低聚类精度为代价来提高聚类效率,给出了一种新的数据流聚类算法一GTSClu算法,该算法是基于网格的最小生成树(MST)数据流聚类算法.算法分为在线处理与离线聚类两部分,并运用了网格拆分与最小生成树技术,可以有效排除噪声数据,发现任意...     

一种基于划分的不同参数值的DBSCAN算法

聚类是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,DBSCAN是一种基于密度的聚类算法.该算法将具有足够高密度的区域划分成簇,并可以在带有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的簇.分析DBSCAN算法发现存在如下问题：当数据分布不均匀时,由于使用统一的全局变量,使得聚类的效果差.针对这一缺陷,提出了一种基于数据划分的思想,并对各个局部数据集采取不同的参数值分别进行聚类,最后合并各局部聚类结果.实验结果表明,改进后的算法有效并可行.     

结构复杂数据的半监督聚类

基于成对限制,提出一种半监督聚类算法（ＳＣＣＤ）,它能够处理存在多种密度结构复杂的数据且识别任意形状的簇．利用成对限制反映的多密度分布信息计算基于密度的聚类算法（ＤＢＳＣＡＮ）的邻域半径参数Ｅｐｓ,并利用不同参数的ＤＢＳＣＡＮ 算法处理复杂形状且密度变化的数据集．实验结果表明,ＳＣＣＤ 算法能在噪声环境下发现任意形状且多密度的簇,性能优于已有同类算法．     

一种基于相对密度和决策图的聚类算法

聚类是数据挖掘领域的一个重要研究方向,针对复杂数据集中存在的簇间密度不均匀、聚类形态多样、聚类中心的识别等问题,引入样本点k近邻信息计算样本点的相对密度,借鉴快速搜索和发现密度峰值聚类(CFSFDP)算法的簇中心点识别方法,提出一种基于相对密度和决策图的聚类算法,实现对任意分布形态数据集聚类中心快速、准确地识别和有效聚类.在7类典型测试数据集上的实验结果表明,所提出的聚类算法具有较好的适用性,与经典的DBSCAN算法和CFSFDP等算法相比,在没有显著提高时间复杂度的基础上,聚类效果更好,对不同类型数据集的适应性也更广.     

基于区间数的多维不确定性数据UID-DBSCAN聚类算法

不确定性数据聚类方法的研究日益受到广泛关注,其中UIDK-means算法与U-PAM算法继承了基于划分算法无法识别任意形状簇和对噪声点敏感的缺陷。FDBSCAN算法事先假定不确定性数据的概率分布函数或概率密度函数是已知的,然而这些信息在实际应用中往往难以获取。针对上述算法的不足,提出一种基于区间数的多维不确定性数据聚类UID-DBSCAN算法。该算法利用区间数结合数据的统计信息合理地表示不确定性数据,采用低计算复杂度的区间数距离函数衡量不确定性数据对象间的相似度,首次提出区间数的密度、密度可达与密度相连等概念,并将其用于扩展簇中,同时结合数据集的统计特征自适应地选取算法的密度参数来实现自动聚类。实验结果表明,UID-DBSCAN算法能够有效识别噪声,处理任意形状簇,具有较高的聚类精度和较低的计算复杂度。     

基于数据场的改进DBSCAN聚类算法

DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具有正确类簇个数的聚类结果,也可能将部分数据错分为噪声。为此,利用数据场能较好描述数据分布,反映数据关系的优势,提出了一种基于数据场的改进DBSCAN聚类算法。该算法引入平均势差的概念,在聚类过程中动态地确定每个类的Eps和平均势差,从而能够在一些密度相差较大的数据集上得到较好的聚类结果。实验表明,所提算法的性能优于DBSCAN算法。     

一种基于密度单元的自扩展聚类算法

提出一种高效的基于密度单元的自扩展聚类算法SECDU．首先将数据空间等分为若干个密度单元,再根据数据点的位置将其划分到所属的密度单元中,然后针对密度单元进行聚类．聚类首先产生在数据最密集的区域,然后向周围低密度区域延伸．聚类在延伸的过程中体积逐渐增大,密度逐渐减小,直到聚类的密度达到一个事先规定的限度时为止．算法在保留原有数据分布特性的前提下利用密度单元对数据进行压缩,并在保证具有较好效果的前提下大幅度地提高了聚类的速度．