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。     

一种基于网格框架下改进的多密度SNN聚类算法

针对数据集中数据分布密度不均匀以及存在噪声点,噪声点容易导致样本聚类时产生较大的偏差问题,提出一种基于网络框架下改进的多密度SNN聚类算法。网格化递归划分数据空间成密度不同的网格,对高密度网格单元作为类簇中心,利用网格相对密度差检测出在簇边界网格中包含噪声点;使用改进的SNN聚类算法计算边界网格内样本数据点的局部密度,通过数据密度特征分布对噪声点进行类簇分配,从而提高聚类算法的鲁棒性。在UCI高维的数据集上的实验结果表明,与传统的算法相比,该算法通过网格划分数据空间和局部密度峰值进行样本类簇分配,有效地平衡聚类效果和时间性能。     

利用区域划分的多密度快速聚类算法

针对基于网格的聚类算法存在簇边缘网格中包含噪声点、利用网格相对密度差进行网格合并时不能区分密度均匀变化的网格等问题。提出一种利用区域划分的多密度快速聚类算法MFCBR。算法把数据空间划分成密度不同的网格,利用网格索引表和网格中心密度差合并网格形成簇,然后分别计算每个簇的边界网格质心、边界网格和最近簇网格中心位置,利用三者之间的关系来排除簇边界网格数据中包含的噪声点。实验表明,该算法在降低噪声数据对聚类干扰的同时,且对密度均匀变化的多密度数据集也有较优的处理效果。     

基于扩展网格和密度的数据流聚类算法

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。     

基于网格密度和引力的不确定数据流聚类算法

为改进EMicro算法存在的不足提出了GDF-CUStreams算法。该算法采用网格特征向量存储数据的分布特征,通过更新网格特征向量合并成簇对不确定数据流聚类,对新数据点的到来采用增量聚类。通过网格密度和网格质心之间的距离判定网格是否是零星网格,利用网格引力对簇边界进行优化,检测和删除零星网格,使簇边缘更加平滑,提高聚类精度。其中网格密度和网格质心都采用增量更新。实验结果表明,与EMicro算法相比,GDF-CUStreams效率更高且效果良好。     

参数自适应的网格密度聚类算法

针对网格密度聚类算法存在的网格宽度和密度阈值难以确定以及聚类精度不高的缺陷,提出了一种参数自适应的网格密度聚类算法。定义了数据集标准化离散度的概念,运用数据集的自然分布信息自适应地计算出每一维较优的分割宽度,对不同的密度阈值统计其噪声样本对象的数量,绘制了噪声曲线,从噪声曲线中获得最佳的密度阈值,而且增加了类簇边缘处理技术,进一步提高了聚类的质量。仿真实验表明,改进后的算法可获得更好的聚类效果。     

多密度阈值的DBSCAN改进算法

在分析了基于密度的聚类算法（DBSCAN）及其改进算法的缺点的基础上,提出了一种多密度阈值的DBSCAN改进算法。算法通过构建网格密度矩阵绘制密度分布图,辅助用户确定密度层次划分。根据基于网格与基于密度的聚类算法间的等效规则计算各个密度层次的密度阈值ε。通过多密度层次的聚类过程得到多个密度层次上的更加精细的聚类结果。解决了DBSCAN算法参数选取困难和难以发现密度相差较大的簇的问题,具有重要的实用意义。     

旋转网格:一种新的聚类融合方法

网格聚类以网格为单位学习聚簇,速度快、效率高。但它过于依赖密度阂值的选择,并且构造的每个聚簇边界呈锯齿状,不能很好地识别平滑边界曲面。针对该问题,提出一种新的面向网格问题的聚类融合算法(RG) . RG不是通过随机抽样数据集或随机初始化相关参数来创建有差异的划分,而是随机地将特征划分为K个子集,使用特征变换得到K个不同的旋转变换基,形成新的特征空间,并将网格聚类算法应用于该特征空间,从而构建有差异的划分。实验表明,RU能够有效地划分任意形状、大小的数据集,并能有效地解决网格聚类过分依赖于密度阂值选择以及边界处理过于粗糙的问题,其精度明显高于单个网格聚类。     

基于连通距离和连通强度的BIRCH改进算法

为解决利用层次方法的平衡迭代规约和聚类（BIRCH）算法聚类结果依赖于数据对象的添加顺序，且对非球状的簇聚类效果不好以及受簇直径阈值的限制每个簇只能包含数量相近的数据对象的问题，提出一种改进的BIRCH算法。该算法用描述数据对象个体间连通性的连通距离和连通强度阈值替代簇直径阈值，还将簇合并的步骤加入到聚类特征树的生成过程中。在自定义及iris、wine、pendigits数据集上的实验结果表明，该算法比多阈值BIRCH、密度改进BIRCH等现有改进算法的聚类准确率更高，尤其在大数据集上比密度改进BIRCH准确率提高6个百分点，耗时降低61%。说明该算法能够适用于在线实时增量数据，可以识别非球形簇和体积不均匀簇，具有去噪功能，且时间和空间复杂度明显降低。     

面向大规模节点划分的网格密度峰值聚类

本文阐述了一种应用于大规模数据节点划分的改进网格密度峰值聚类算法.针对传统的密度峰值聚类算法距离矩阵计算时间长,人工选取阈值对聚类结果的影响较大,限制其在大规模数据集中的应用等缺点,本文采用基于自适应网格划分的密度峰值聚类,通过判断网格均衡来计算网格间距离,引入万有引力得到网格相对引力,通过极大值平均选取法自动得到密度...