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基于流数据的模糊聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对流数据进行有效聚类是一个吸引研究者很大注意力的问题.传统的聚类挖掘算法只能适用于纯数值属性数据或纯分类属性数据,很难适用于混合属性的数据.针对混合属性数据的特点,在借鉴AcluStream算法的基础上,提出了一种模糊聚类算法.算法对流数据的相异度分类度量,定量属性使用欧氏距离和曼哈坦距离度量,定性属性可以采用hamming距离度量.模糊聚类算法的主要步骤有两步:第一步,运用最小距离聚类算法进行聚类,构成一个初始类.第二步,对基于最小距离聚类算法进行聚类所得到的初始簇,运用密度聚类方法进行聚合或分割,使得聚类集合稳定.实践证明:该算法是快速地有效的. 相似文献
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流数据是动态的、不断发生变化的,如果能够及时发现流数据聚类模型的变化,并报告给用户发生了哪些变化,可以帮助用户制定出更好的策略。针对该需求,本文提出一种流数据变化检测策略,该策略充分利用簇统计信息CFT检测变化,比较变化后新聚类模型与原模型之间的差异,分别报告出每一个簇的具体变化,其时间复杂度为O(K2),实验证明该机制能够较为直观报告出变化的结果。 相似文献
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高维数据的可视化和快速聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文通过介绍一种用于高维数据的可视化方法,引入了可用于快速聚类的一种距离算法,该方法不仅具有鲁棒性而且有较低的计算复杂性O(n^1),最后我们将该方法用于金融数据立方体的聚类算法,主要用于挖掘庄家行为模式并作为是否存在操纵行为的依据。 相似文献
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把求解数据聚类问题转换为一个图形分割寻优问题,提出一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法。实验结果表明,快速分解模拟退火算法退火时间短、收敛速度快, 磁盘I/O开销小,把它应用于数据聚类中,可以获得较好的聚类结果。 相似文献
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在实际应用中,人们往往比较关心最近一段时间内数据流的分布状况.在传统的基于界标模型的聚类算法CluStream中,没有淘汰过期元组,不能准确反映当前数据流的数据分布状况.滑动窗口是数据流中一种关注近期数据的近似方法.为了提高对流数据聚类分析的质量及效率,对算法clustream进行了改进,采用滑动窗口来支持数据处理.为了减少聚类操作中每次迭代的计算次数,算法采用改进的k-means来执行聚类操作.优化后的算法能及时淘汰过期元组,同时对新到达的元组不断进行实时处理,可以获得更准确的分析结果.与聚类算法CluStream相比,优化算法可获得较小的内存开销和快速的数据处理能力,聚类结果更合理清晰. 相似文献
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刘凤芹 《计算机光盘软件与应用》2012,(21):60-61
聚类分析在数据挖掘领域中是一个非常重要的研究课题,该文阐述了聚类算法的基本原理和性能要求,并依据算法思想的不同把聚类算法分为五类,详细介绍了每一类的算法思想、优缺点及典型算法,有利于用户对聚类算法的选择和研究者对聚类算法的改进研究,最后探讨了聚类算法今后的发展趋势。 相似文献
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数据聚类是数据挖掘中的重要研究内容。现实世界中的数据往往同时具有连续属性和离散属性,但现有大多数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丢失聚类信息和降低聚类质量。一些能处理混合属性的算法又往往处理的属性过多,导致计算量的大增。提出了一种基于BIRCH算法的混合属性数据的聚类算法;在UCI数据集上的实验表明,文中提出的算法具有较好的性能。 相似文献
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研究了一种移动数据的预估聚类分析算法。首先建立移动数据的数学模型,然后在此模型的基础上,提出一个基于微簇的移动数据的聚类分析算法,并对移动微簇的相交和分裂事件进行了详细地分析。提出的新算法可以预测一定时间段内的任意时刻数据的聚类情况。 相似文献
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改进的混合属性数据聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
k-prototypes是目前处理数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但其聚类结果对初值有明显的依赖性.对k-prototypes初值选取方法进行了分析和研究,提出一种新的改进方法.该方法有更高的稳定性和较强的伸缩性,可减少一定程度的上随机性.实际数据集仿真结果表明,改进算法是正确和有效的. 相似文献
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This paper presents a new efficient algorithm for clustering categorical data,Squeezer,which can produce high quality clustering results and at the same time deserve good scalability.The Squeezer algorithm reads each tuple t in sequence,either assigning t to an existing cluster (initially none),or creating t as a new cluster,which is determined by the similarities between t and clusters.Due to its characteristics,the proposed algorithm is extremely suitable for clustering data streams,where given a sequence of points,the objective is to maintain consistently good clustering of the sequence so far,using a small amount of memory and time.Outliers can also be handled efficiently and directly in Squeezer.Experimental results on real-life and synthetic datasets verify the superiority of Squeezer. 相似文献
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For streaming data that arrive continuously such as multimedia data and financial transactions, clustering algorithms are typically allowed to scan the data set only once. Existing research in this domain mainly focuses on improving the accuracy of clustering. In this paper, a novel density-based hierarchical clustering scheme for streaming data is proposed in order to improve both accuracy and effectiveness; it is based on the agglomerative clustering framework. Traditionally, clustering algorithms for streaming data often use the cluster center to represent the whole cluster when conducting cluster merging, which may lead to unsatisfactory results. We argue that even if the data set is accessed only once, some parameters, such as the variance within cluster, the intra-cluster density and the inter-cluster distance, can be calculated accurately. This may bring measurable benefits to the process of cluster merging. Furthermore, we employ a general framework that can incorporate different criteria and, given the same criteria, will produce similar clustering results for both streaming and non-streaming data. In experimental studies, the proposed method demonstrates promising results with reduced time and space complexity. 相似文献