基于密度敏感距离的多级近邻传播聚类算法

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基于近邻传播的分布式数据流聚类算法

摘
要：针对分布式数据流聚类算法存在的聚类质量不高、通信代价大的问题，提出了密度和代表点聚类思想相
结合的分布式数据流聚类算法。该算法的局部站点采用近邻传播聚类，引入了类簇代表点的概念来描述局部分布的
概要信息，全局站点采用基于改进的密度聚类算法合并局部站点上传的概要数据结构进而获得全局模型。仿真实验

文献标志码：Ａ
Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｓｔｒｅａｍｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｉｎｆｉｔｙｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ
ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｅｌｏｃａｌｓｉｔｅｓｕｓｉｎｇａｆｉｆｎｉｔｙｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｉｔｅｇｏｔｔｈｅｇｌｏｂａｌｍｏｄｅｌｂｙｍｅｒｇｉｎｇｔｈｅ
ＪｏｕｎａｒｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
ＩＳＳＮ１００１ — ９０８１
２０１３．０９。０１
计算机应用，２０１３，３３（９）：２４７７— ２４８１
基于近邻传播的分布式数据流聚类算法
张建朋，金鑫，陈福才，陈鸿昶，侯颖

常见的六大聚类算法

常见的六大聚类算法六大常见的聚类算法包括K-means聚类算法、层次聚类算法、DBSCAN 算法、OPTICS算法、谱聚类算法和高斯混合模型聚类算法。

1. K-means聚类算法：K-means聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它通过最小化数据点与聚类中心之间的欧氏距离来划分数据点。

算法的步骤如下：a.随机选择K个聚类中心。

b.将每个数据点分配到距离最近的聚类中心。

c.更新聚类中心为选定聚类的平均值。

d.重复步骤b和c直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。

2.层次聚类算法：层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下递归地将数据划分成不同的聚类的方法。

它通过计算数据点之间的距离或相似度来判断它们是否应该被合并到同一个聚类中。

算法的步骤如下：a.初始化每个数据点为一个单独的聚类。

b.计算两个最近的聚类之间的距离或相似度。

c.合并两个最近的聚类，形成一个新的聚类。

d.重复步骤b和c直到所有数据点都被合并到一个聚类中。

3.DBSCAN算法：DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applicationswith Noise）算法是一种基于密度的聚类算法，它通过寻找具有足够密度的数据点来划分聚类。

算法的步骤如下：a.随机选择一个未被访问的数据点。

b.如果该数据点的密度达到预设的阈值，则将其归为一个聚类，同时将其相邻且密度达到阈值的数据点添加到聚类中。

c.重复步骤a和b直到所有数据点都被访问。

4.OPTICS算法：OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）算法是一种基于密度的聚类算法，它通过将数据点按照密度排序来划分聚类。

算法的步骤如下：a.计算每个数据点的可达距离和局部可达密度。

b.根据可达距离和局部可达密度排序所有数据点。

c.根据可达距离和阈值划分聚类。

d.重复步骤b和c直到所有数据点都被访问。

APSCAN

APSCAN:A parameter free algorithm for clusteringAPSCAN：一种不受参数影响的聚类算法关键字：Clusteringalgorithm：聚类算法DBSCAN：基于密度的聚类算法Affinity propagation algorithm：邻近传播算法摘要：DBSCAN是一个基于密度的聚类算法，并且它在空间数据集中的有效性已经在现存的文献中得到了证明。

但是，DBSCAN算法存在两个明显的缺点：第一点：DBSCAN聚类算法的有效性取决于两个特定的参数。

一个参数是领域半径的最大值，另一个是在这样的领域内的最小数据点数。

事实上，这两个特定的参数唯一定义一个密度。

然而，如果没有充足的先验知识，这两个参数是很难确定下来的。

第二点：即便有了这两个参数，DBSCAN算法在那些有不同密度的数据集中的应用效果并不好。

以上的两个问题给DBSCAN算法在实际中的应用带来了困难。

为了系统的解决这两个问题，在这篇文章中，我们提出了一个全新的、不受参数影响的聚类算法，叫APSCAN。

首先，我们运用近邻传播算法来为数据集检测局部密度，并生成一个标准化的密度表。

然后，我们把第一对密度参数和标准化密度表中其他任何一对密度参数进行结合，并作为DDBSCAN（基于双密度的SCAN算法）的输入，来生成聚类的结果集。

通过这种方式，我们可以运用从标准化的密度表中得到的不同密度参数，来获得不同的聚类结果。

最后，通过运用不同的输入参数，DDBSCAN算法可以得到一些结果，我们可以为这些结果建立一个更新的规则，然后就能综合这些聚类的结果，得到一个最终的结果。

本文中提到的APSCAN算法有两大优点：第一，APSCAN算法不必像DBSCAN算法一样要预先确定那两个参数；第二，APSCAN算法不仅能对拥有不同密度的数据集进行聚类，而且能够对这样的数据集保持非线性的数据结构。

简介：聚类是强大的数据挖掘方法之一，并且能运用于很多地方，比如图像分割、信息恢复和网络数据挖掘。

近邻传播聚类算法

近邻传播聚类算法
近邻传播（Nearest Neighbor Propagation，NNP）聚类算法是一种无监督学习的聚类算法，其核心思想是通过数据点之间的相似度（即距离）来传播信息以实现聚类。

该算法没有预先指定聚类个数，而是通过数据点之间的相似度逐步传播，将具有相似性的数据点划分到同一类别中。

算法步骤如下：
1. 计算样本点之间的相似度，通常使用欧氏距离或者其他距离度量。

2. 初始化每个样本点的传播结果，将其指定为初始标签。

3. 通过计算样本点与其它点之间的相似度，选择相似度最高的几个点进行信息传播。

4. 更新每个样本点的传播结果，将其划分到与之相似度最高的样本点所在的类别中。

5. 重复步骤3和步骤4，直到收敛为止，即不再发生样本点的类别变化。

近邻传播聚类算法的优点是可以自动发现数据中的聚类个数，并且对初始值不敏感。

同时，该算法可以处理非球形的聚类形状，并且能够处理有噪声或者缺失数据的情况。

然而，近邻传播聚类算法也存在一些缺点。

首先，该算法的时间复杂度较高，特别是在处理大规模数据集时会比较慢。

其次，算法的效果高度依赖于相似度的计算方式和参数的选择，不同的选择可能会导致不同的聚类结果。

总体来说，近邻传播聚类算法是一种简单且有效的聚类算法，适用于小型数据集和非球形聚类形状。

在实际应用中，可以根据具体问题的需求和数据特点来选择合适的聚类算法。

基于密度的聚类方法

基于密度的聚类方法
基于密度的聚类方法是一种以数据点的密度为目标的聚类算法，
其目的是将使得数据中出现某些较为明显的簇或类的数据点聚集起来，而较少的或者稀少的簇则被分到一起，可以说是识别低密度区间、检
测复杂形态的簇的一种聚类算法。

其主要特点：首先，假设数据集中
存在着显著的聚集簇以及稀疏分布的点，对数据集进行预处理；其次，根据给定的阈值，找到每一个簇的局部密度高的点，将这些点判定为
核心点；然后，搜索局部密度很小的点，将其邻域内的点归入簇；最后，根据阈值确定簇的边缘以及簇的边界，以此来最终判定数据集中
存在的聚集簇。

聚类分析基本概念和方法

BIRCH：使用聚类特征树的多阶段聚类
➢BIRCH 使用聚类特征来概括一个簇 ➢ 使用聚类特征树(CF-树)来表示聚类的层次结构 ➢ 这些结构帮助聚类方法在大型数据库甚至在流数据库中
取得好的速度和伸缩性 ➢ 这些结构使得BIRCH方法对新对象增量或动态聚类也非
常有效
BIRCH：使用聚类特征树的多阶段聚类
：Chameleon：使用动态的建模的多阶段层次聚类是为大量数值数据聚类设计的
克服了凝聚聚类方法所面分临的裂两个的困难层次聚类方法使用自顶向下的策略。
阶段二：BIRCH采用某个(选定的)聚类算法对CF树的叶节点进行聚类，把稀疏的簇当做离群点删除，而把稠密的簇合并为更大的簇。这是基于密度的聚类方法的主要策略，该方法可以发现非球状的簇。
分裂的层次聚类算法DIANA(Divisive ANAlysis)；两个簇Ci和Cj的相对接近度RC(Ci,Cj)定义为Ci和Cj之间的绝对接近度关于两个簇Ci和Cj的内部互连度的规范化，定义如下： BIRCH：使用聚类特征树的多阶段聚类它们广泛用在许多聚类分析应用中。不能撤销先前步骤所做的工作 “如何在基于密度的聚类中发现稠密区域？”对象O密度可以用靠近O的对象数度量。最近邻聚类算法(nearest-neighbor clustering algorithm) ：DBSCAN：一种基于高密度连通区域的基于密度的聚类无论使用凝聚方法还是只用分类方法，一个核心问题是度量两个簇之间的距离，其中每个簇一般是一个对象集。 BIRCH 使用聚类特征来概括一个簇如果一个对象的邻域至少包含MinPts个对象，则该对象是核心对象(core object)。
：凝聚的与分裂的层次聚类
➢ 凝聚的层次聚类算法AGNES(Agglomerative NESting)；

传感器网络中分层聚类算法的研究与改进

传感器网络中分层聚类算法的研究与改进摘要：在传感器网络中，分层聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，它可以将网络中的传感器节点按照一定的规则划分成多个层次，并通过聚类算法将相似节点分组。

本文将探讨传感器网络中分层聚类算法的研究现状，并提出改进方法，旨在提高算法的准确性和效率。

一、引言传感器网络是由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于采集、处理和传输环境信息。

在这个网络中，节点之间的通信受限，能量和计算资源有限。

因此，设计一种高效准确的聚类算法对于传感器网络的性能至关重要。

二、分层聚类算法的研究现状1. 层次划分传感器网络中的节点通常具有不同的特征和功能，因此，我们需要将它们划分为不同的层次。

传统的方法是根据节点的位置或者功能将网络划分为若干个区域或簇，但这种方法难以适应网络拓扑的快速变化。

近年来，研究者们提出了一些基于密度的层次划分方法，如DBSCAN和OPTICS算法。

这些方法能够根据节点的密度分布将网络划分为不同的层次，提高了网络的灵活性和适应性。

2. 层次聚类在网络划分完毕后，我们需要进行聚类分析，将相似的节点分组。

层次聚类是一种常用的方法，它通过计算节点之间的相似度或距离，将节点逐层聚类。

然而，在传感器网络中，节点的数据量庞大，传输和计算的成本很高。

因此，我们需要优化聚类算法，减少计算和通信开销。

三、改进方法1. 基于密度的分布式聚类算法传统的层次聚类算法需要全局信息，这对于分布式传感器网络来说是不现实的。

因此，我们可以使用基于密度的分布式聚类算法，如DBSCAN-D算法。

该算法将网络划分成多个局部区域，并在每个区域内执行聚类分析，然后将结果汇总，得到全局的聚类结果。

这种方法不仅降低了通信和计算的开销，还能够应对网络拓扑的动态变化。

2. 节点合并策略在传感器网络中，节点之间的距离可能存在较大的误差，导致聚类结果不准确。

为了解决这个问题，我们可以引入节点合并策略，在聚类过程中根据节点之间的距离和相似度，动态地选择是否合并节点。

五种层次聚类法

五种层次聚类法
- K均值聚类：这可能是最知名的聚类算法。

在代码中很容易理解和实现。

该算法的优点是速度非常快，因为它的计算复杂度为线性O(n)。

但缺点是必须选择要使用的类/组的数量，而且结果可能因随机初始化聚类中心而异，缺乏一致性。

- K-Medians聚类：与K-Means类似，但不是使用组的中心点来重新计算组的中心点，而是使用组的中值向量。

这种方法对异常值不太敏感，但对于较大的数据集要慢得多，因为在计算中值向量时，每次迭代都需要进行排序。

- Mean-Shift聚类：这是一种基于滑动窗口的算法，试图找到密集的数据点区域。

这是一个基于中心的算法，通过更新中心点的候选者作为滑动窗口内点的平均值来定位每个组/类的中心点。

然后这些候选窗口被过滤到后处理阶段，以消除近似的重复，形成最终的中心点集及其相应的组。

- DBSCAN Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类：该算法根据数据点的密度来聚类。

它可以识别任意形状的簇，并且可以处理噪声点。

该算法具有简单、高效的优点，但需要选择两个参数：邻域半径和最小密度阈值。

- OPTICS Ordering Points to Identify the Clustering Structure）聚类：该算法通过创建一个基于距离的层次结构来识别聚类。

它可以处理大型数据集，并且可以识别任意形状的簇。

该算法的优点是速度快，但需要选择一个参数：邻域半径。

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ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｔｏｃｌｕｓｔｅｒｏｎｔｈｅｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｄａｔａｓｅｔｓ，ｔｈｅａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｃｌｕｓｔｅｒｎｕｍｂｅｒｉｓｏｂ — ｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｄａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｄａｔａｓｅｔｓｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｓｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａ１ＡＰａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｅｒｍｓｏｆｓｐｅｅｄａｎｄｅｆｆｅｃｔｓ．
Ｄｉｓｔａｎｃｅ（ＭＡＰ－ＤＳＤ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｄａｔａｓｅｔｓ，ａｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓｐａｒｓｅｇｒａｐｈ
ｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ，ａｎｄａｐｐｌｙｉｎｇＡＰｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｈｉｃｈｌｅｔＬｏｃａｌ — ｌｅｎｇｔｈａｓｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅ，ｐｒｅ —
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＦｏｒｔｈｅｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｔｉｍｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄａｃｃｕｒａｃｙａｂｏｕｔＡｆｆｉｎｉｔｙＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ（ＡＰ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｌｉｍｉｎａｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｒｅｐｅａｔｅｄｌｙａｐｐｌｙｉｎｇＡＰａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｔｈｅＧｌｏｂａｌ — ｄｉｓｔａｎｃｅａｓｔｈｅ
第３９卷第６期
２０１３年１２月
兰
州
理
工
大
学
学
报
ＶｏＬ３９Ｎｏ．６
Ｄｅｃ．２０１３
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＬＵＰｅｎｇ — ｌｉ，ＷＡＮＧＺｕ — ｄｏｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆｏｍｐＣｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｃａｔｉｏｎ，ＩｍｎｚｈｏｕＵｎｉｖ．ｏｆＴｅｃｈ．，Ｉｍｎｚｈｏｕ７３００５０，Ｃｈｉｎａ）
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅ，ａｎｄａＭｕｌｔｉｌｅｖｅ１ＡｆｆｉｎｉｔｙＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＤｅｎｓｉｔｙ－Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ
ｉｎｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｄａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｄａｔａｓｅｔｓ，ａｎａｄｊｕｓｔｅｄｄｅｎｓｉｔｙ－ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｄｉｓｔａｎｃｅｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄａｓｔｈｅ
聚类，直到得到合适的聚类数目．实验结果表明，该算法在处理规模较大、结构较复杂的数据集时聚类时间与效果明显好于传统的ＡＰ算法．关键词：近邻传播；密度敏感距离；多级聚类；无监督聚类中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ
Ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌａｆｆｉｎｉｔｙｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｄｅｎｓｉｔｙ－ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｄｉｓｔａｎｃｅ
文章编号：１６７３－５１９６（２０１３）０６－００８５丽，王祖东
（兰州理工大学计算机与通信学院，甘肃兰州７３００５０）
摘要：针对近邻传播算法（ＡＰ）在处理大规模复杂数据集时聚类时间和精度上的不足，调整密度敏感距离作为相似性度量，提出一种基于密度敏感距离的多级近邻传播聚类算法．首先将原数据集构造为ｋ最近邻稀疏图，以局部长度作为相似性测度，应用ＡＰ算法对数据集进行初步聚类；然后以全局距离作为相似性测度，多次应用ＡＰ算法再