快速搜索与发现密度峰值聚类算法的优化研究

CFSFDP是基于密度的新聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快实现简单等优点。CFSFDP需人工尝试确定密度阈值dc且对一个类中存在多密度峰值的数据无法进行准确聚类,为解决该缺点,本文提出基于近邻距离曲线和类合并优化CFSFDP（简称 NM-CFSFDP）的聚类算法。首先,算法用近邻距离曲线变化情况自动确定密度阈值dc;然后,用本文提出自动确定dc的CFSFDP对数据聚类;最后用本文计算dc值的方法指导类的合并,引入内聚程度衡量参数解决了类合并后不能撤销的难题,从而实现对多密度峰值数据的正确聚类。通过实验对比,NM-CFSFDP算法确实比CFSFDP算法具有更加精确的聚类效果。     

基于核密度估计的K-CFSFDP聚类算法

快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)是一种新的基于密度的聚类算法,它通过发现密度峰值来有效地识别类簇中心,具有聚类速度快、实现简单等优点。针对CFSFDP算法的准确性依赖于数据集的密度估计和截断距离(dc)的人为选择问题,提出一种基于核密度估计的K-CFSFDP算法。该算法利用无参的核密度估计分析数据点的分布特征并自适应地选取dc,从而搜索和发现数据点的密度峰值,并以峰值点数据作为初始聚类中心。基于4个典型数据集的仿真结果表明,K-CFSFDP算法比CFSFDP,K-means和DBSCAN算法具有更高的准确度和更强的鲁棒性。     

基于谱分析的密度峰值快速聚类算法

针对密度峰值快速聚类（CFSFDP）算法对不同数据集聚类效果的差异，利用谱聚类对密度峰值快速聚类算法加以改进，提出了一种基于谱分析的密度峰值快速聚类算法CFSFDP-SA。首先，将高维非线性的数据集映射到低维子空间上实现降维处理，将聚类问题转化为图的最优划分问题以增强算法对数据全局结构的适应性；然后，利用CFSFDP算法对处理后的数据集进行聚类。结合这两种聚类算法各自的优势，能进一步提升聚类算法的性能。在5个人工合成数据集（2个线性数据集和3个非线性数据集）与4个UCI数据库中真实数据集上的聚类结果显示，相比CFSFDP算法，CFSFDP-SA算法的聚类精度有一定提升，在高维数据集的聚类精度上最多提高了14%，对原始数据集的适应性更强。     

结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法处理多密度峰值数据集时,人工选择聚类中心易造成簇的误划分问题,提出一种结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法。在CFSFDP求得的可能簇中心中,利用基于可变染色体长度编码的遗传k均值的全局搜索能力自动搜索出最优聚类中心,同时自适应确定遗传k均值的交叉概率,避免早熟问题的出现。在UCI数据集上的实验结果表明,改进算法具有较好的聚类质量和较少的迭代次数,验证了所提算法的可行性和有效性。     

不确定GM-CFSFDP聚类算法在滑坡危险性预测中的应用

针对滑坡危险性预测中降雨等不确定诱发因素难以有效处理,CFSFDP算法需要人工尝试设置密度阈值以及对大规模数据集无法进行准确聚类等问题,为了提高滑坡危险性预测准确度,提出一种基于网格与类合并的不确定CFSFDP （简称不确定GM-CFSFDP）聚类算法.该算法首先引入不确定数据处理方法,设计了E-ML距离公式,有效刻画降雨不确定因素;其次通过网格划分的思想把大规模数据集划分到多个网格空间中,实现大规模数据有效编码;计算网格平均密度,建立网格密度阈值分布模型,动态获得网格密度阈值;最后利用层次聚类思想对关联性较高的类进行合并,构建不确定GM-CFSFDP算法模型,在延安宝塔区进行滑坡实例验证.实验结果表明不确定GM-CFSFDP聚类算法获得较高的预测精度,从而验证了该算法在滑坡危险性预测中的可行性和先进性.     

基于多密度峰值的CFSFDP算法改进

CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)算法在单个簇中存在多个密度峰值时,使用决策图难以确定聚类中心数量,导致聚类效果不佳的情况。对此提出将所有密度大于当前位置的数据点以及与当前位置的最小距离各归为一个集合,并对高斯核求得的局部密度排序。当存在多个密度峰值时,只选择第一个点作为聚类中心,同时利用归一化的γ值分布图确定聚类中心数。人工数据集和UCI数据集的数值模拟实验表明,改进CFSFDP算法在调整兰德系数、同质性、完整性、V-measure和标准互信息评分等各指标值均优于CFSFDP算法、DBSCAN算法和k-means算法。该算法弥补了CFSFDP算法对多密度峰值不能很好聚类的缺陷,适用于对较低维度的任意形数据集的聚类。     

一种基于K近邻的比较密度峰值聚类算法

快速搜索与发现密度峰值聚类算法（Fast Search and Discovery Density Peak Clustering Algorithm，CFSFDP）的聚类效果十分依赖截断距离[dc]的主观选取，而最佳[dc]值的确定并不容易，并且当处理分布复杂、密度变化大的数据集时，算法生成的决策图中类簇中心点与非类簇中心点的区分不够明显，使类簇中心的选取变得困难。针对这些问题，对其算法进行了优化，并提出了基于K近邻的比较密度峰值聚类算法（Comparative Density Peak Clustering algorithm Based on K-Nearest Neighbors，CDPC-KNN）。算法结合K近邻概念重新定义了截断距离和局部密度的度量方法，对任意数据集能自适应地生成截断距离，并使局部密度的计算结果更符合数据的真实分布。同时在决策图中引入距离比较量代替原距离参数，使类簇中心在决策图上更加明显。通过实验验证，CDPC-KNN算法的聚类效果整体上优于CFSFDP算法与DBSCAN算法，分离度实验表明新算法使类簇中心与非类簇中心点的区分度得到有效提高。     

基于密度比例的密度峰值聚类算法

CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）是一种新的基于密度的聚类算法。该算法可以对非球形分布的数据聚类,有待调节参数少、聚类速度快等优点。但是对于类簇间密度相差较大的数据,该算法容易遗漏密度较小的类簇而影响聚类的准确率。针对这一问题,提出了基于密度比例峰值聚类算法即R-CFSFDP。该算法将密度比例引入到CFSFDP中,通过计算样本数据的密度比峰值来提高数据中密度较小类簇的辨识度,进而提升整体聚类的准确率。基于9个常用测试数据集（2个人工合成数据集,7个UCI数据集）的聚类实验结果表明,对于类簇间密度相差较大和类簇形状复杂的数据聚类问题,R-CFSFDP能够使得类簇中心更加清晰、易确定,聚类结果更好。     

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.     

基于自适应可达距离的密度峰值聚类算法

针对基于快速搜索和发现密度峰值的聚类（CFSFDP）算法中截断距离需要人工选取,以及最近邻分配带来的误差导致的在具有不同密度簇的复杂数据集上的聚类效果不佳的问题,提出了一种基于自适应可达距离的密度峰值聚类（ARD-DPC）算法。该算法利用非参数核密度估计方法计算点的局部密度,根据决策图选取聚类中心,并利用自适应可达距离分配数据点,从而得到最终的聚类结果。在4个合成数据集和6个UCI数据集上进行了仿真实验,将所提算法ARD-DPC与基于快速搜索和发现密度峰值的聚类（CFSFDP）、基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）、基于密度自适应距离的密度峰聚类（DADPC）算法进行了比较,实验结果表明,相比其他三种算法,ARD-DPC算法在7个数据集上的标准化互信息（NMI）、兰德指数（RI）和F1-measure取得了最大值,在2个数据集分别取得F1-measure和NMI的最大值,只对模糊度较高、聚类特征不明显的Pima数据集聚类效果不佳;同时,ARD-DPC算法在合成数据集上能准确地识别出聚类数目和具有复杂密度的簇。     

一种基于密度峰值的针对模糊混合数据的聚类算法

将CFSFDP算法拓展到连续型模糊集和离散型模糊集上,提出了一种针对模糊混合数据的拓展型CFSFDP算法,将其命名为FMD-CFSFDP算法。FMD-CFSFDP算法将样本涵盖的经典信息拓展到了模糊集上,利用寻找密度峰值的方法对模糊样本进行聚类,这是一种建立在模糊集上针对模糊混合数据的基于密度的聚类算法。首先简单介绍了CFSFDP算法及其改进,给出了"模糊混合数据"的数学概念;然后结合传统模糊欧氏距离的概念,分别提出了误差更小的针对连续型模糊集与离散型模糊集的改进型欧氏距离,在此基础上,依托权值构建了针对混合型模糊数据的整体距离。参考CFSFDP算法的聚类步骤给出了FMD-CFSFDP算法的聚类步骤。随后,在不同样本量、不同指标数量、不同簇数、不同取数规则的条件下,对算法进行了随机模拟实验并对聚类结果进行了分析。最后分别总结了FMD-CFSFDP算法的优缺点,并在此基础上提出了改进方案,为今后深入研究提供了参考。     

基于密度可达的多密度聚类算法

为对多密度数据集聚类,提出一种基于密度可达的多密度聚类算法。使用网格划分技术来提高计算每个点密度值的效率,每次聚类都是从最高密度点开始,根据密度可达的概念和广度优先的策略逐步向外扩展进行聚类。实验表明,该算法能够有效地对任意形状、大小的均匀数据集和多密度数据集进行聚类,并能较好地识别出孤立点和噪声,其精度和效率优于SNN算法。     

基于距离和密度的多阶段聚类

随着聚类技术的发展．对不同密度的数据集的聚类需求也越来越迫切。为了解决不同密度数据集的聚类问题,提出一种基于距离和密度的多阶段聚类算法MCDD。该算法主要采用多阶段密度处理技术提取不同密度的聚类,同时使用密度因子提高聚类的精度．最后通过使用距离阈值的方法去除孤立点和噪声数据。实验表明,该算法在扩展性方面表现良好．对任意形状和大小的聚类都可以很好地处理,并能够很好地识别出孤立点或噪声,在处理多密度聚类方面有很好的精度。     

多密度自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究

DBSCAN算法的Eps和MinPts参数需要人为设定,取值不当会导致聚类结果准确度不高,且在密度分布差异大的数据集上,由于参数的全局性,错误地应用于不同密度的簇,导致不能正确地发现簇.针对以上问题,提出一种多密度自适应参数确定算法,利用经过去噪衰减后的数据集的自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数列表,并在簇数...     

一种基于局部密度的网格排序聚类算法

针对复杂及带噪声的数据集的聚类问题, 提出了一种基于局部密度的网格排序策略(GSS-LD)并以其作为网格聚类的组织模式. GSS-LD一方面利用聚类的局部性质进行网格单元排序, 将基于网格的聚类问题转化为网格的排序问题;另一方面运用相对局部密度变化率的概念, 克服了传统网格聚类算法中全局性参数的局限性, 使其可以适应多密度数据集的聚类. 通过3组具有不同拓扑结构的数据集测试GSS-LD的聚类性能并同其它两种方法进行比较, 结果表明GSS-LD可以对复杂数据集进行有效聚类, 它的时间复杂度分别与数据规模及网格结构具有线性关系, 同时具有较强的噪声处理能力.