基于网格与分形维数的聚类算法
基于密度与分形维数的数据流聚类算法
基于密度与分形维数的数据流聚类算法金建业;倪志伟;汪莎【摘要】提出一种基于密度与分形维数的数据流聚类算法.采用在线/离线的两阶段框架,结合密度聚类和分形聚类的优点,克服传统数据流聚类算法的不足.针对数据流的时效性,在计算网格密度时对数据点使用衰减策略.实验结果表明,该算法能有效提高数据流聚类效率及聚类精度,且可以发现任意形状和距离非邻近的聚类.%Considering deficiencies of some popular data stream clustering algorithms, a data stream clustering algorithm based on density and fractal dimension is presented. It consists of two phases of online and offline processing, combined with the advantages of density clustering and fractal clustering. The deficiency of the traditional clustering algorithm is overcome. In the algorithm, a density decaying strategy to reflect the timelines of data stream is adopted. Experimental results show the algorithm improves the efficiency and accuracy of data stream clustering, and can find arbitrary shapes and non-neighboring clusters.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)005【总页数】3页(P38-40)【关键词】数据流;聚类;分形维数;衰减系数;网格;网格密度【作者】金建业;倪志伟;汪莎【作者单位】合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009;合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009;合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009【正文语种】中文【中图分类】TP391.11 概述随着信息技术的发展，许多领域中出现了连续到达、持续增长、动态演化的数据——数据流。
高效多维数据聚类算法及其在数据挖掘中的应用
高效多维数据聚类算法及其在数据挖掘中的应用在数据挖掘领域中，高效多维数据聚类算法是一个重要的研究方向。
这些算法能够对大规模、高维度的数据进行快速且准确的聚类分析，从而帮助人们发现数据中隐藏的模式和规律。
本文将介绍几种常用的高效多维数据聚类算法，并探讨它们在数据挖掘中的应用。
首先，我们将介绍一种常用的高效多维数据聚类算法：k-means算法。
k-means算法是一种基于距离的聚类算法，它通过迭代计算数据点与聚类中心之间的距离，将数据点划分到最近的聚类中心中。
该算法的时间复杂度较低，适用于处理大规模数据集。
k-means算法在数据挖掘领域中广泛应用于图像分割、文本聚类等任务中。
除了k-means算法，另一种常用的高效多维数据聚类算法是DBSCAN算法。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点三种类型。
该算法利用数据点周围的密度信息来确定聚类簇的形状和大小，能够处理复杂的数据分布。
DBSCAN算法在数据挖掘中常用于异常检测、空间数据聚类等应用中。
此外，高效多维数据聚类算法还包括层次聚类算法和密度聚类算法等。
层次聚类算法将数据点逐步合并或分割，形成嵌套的聚类层次结构。
此类算法在数据挖掘中常用于社交网络分析、生物信息学等领域。
密度聚类算法根据数据点在空间中的密度分布进行聚类，能够发现不同形状和大小的聚类簇，适用于各种类型的数据集。
高效多维数据聚类算法在数据挖掘中有广泛的应用。
首先，聚类分析能够帮助人们发现数据中的模式和规律。
例如，在市场营销领域，通过对消费者数据进行聚类分析，可以识别出不同类型的消费者群体，从而制定个性化的营销策略。
其次，聚类算法可以用于异常检测。
通过对正常数据进行聚类分析，可以建立一个模型，然后用来检测新的数据是否异常。
这在金融领域中尤为重要，可以帮助银行发现信用卡欺诈等异常行为。
另外，聚类算法还可以用于图像分析、文本挖掘、生物信息学等领域。
然而，高效多维数据聚类算法也面临一些挑战和限制。
数据挖掘2015课程完整基于网格的聚类算法
STING:统计信息网格
? STING是一种基于网格的多分辨率聚类技术，它 将空间区域划分为 矩形单元。 ? 针对不同级别的分辨率，通常存在多个级别的 矩形单元， ?这些单元形成了一个 层次结构：高层的每个单 元被划分为多个低一层的单元。 ? 关于每个网格单元属性的统计信息（例如平均 值、最大值和最小值）被预先计算和存储。这 些统计信息 用于回答 查询。
到步骤8 8 停止
11
STING:统计信息网格——应用
? STING 能够用来帮助各种不同的空间查询。这最常见的请求查询是区域查询。 ? 例如查询满足一定条件的区域。查找加利福尼亚州地区的房屋以得到房屋所
在区域相关方面数据。查询的对象是房屋，价格是其中的一个属性。区域须 满足约束条件：哪些区域面积至少是A,单元地区至少有c栋房屋,至少d%的房 屋其价格在a到b之间的置信度为1-t.且m<n,.
4
STING:统计信息网格
STING聚类的层次结构
5
STING:统计信息网格
level i
level i+1
level i+2
a cell of (i-1)th level corresponds to 4 cells of (i)th level
6
STING:统计信息网格
假设当前层的属性x的统计信息记为n,m,s,min,max,dist,而ni,mi,si,mini,maxi是相对 于当前层来说，对应于更低一层的统计参数。那么n,m,s,min,max,dist 可以用以下方法计算:
? CLIQUE把每个维划分成不重叠的区间，从而把数据对象的整个嵌入 空间划分成单元。它使用一个密度阀值识别稠密单元，一个单元是稠 密的，如果映射到它的对象超过该密度阀值
基于分形维数的选择性聚类融合算法研究的开题报告
基于分形维数的选择性聚类融合算法研究的开题报告一、研究题目基于分形维数的选择性聚类融合算法研究二、研究背景随着信息技术的快速发展和数据量的不断增加，数据挖掘和智能分析在各个领域中的应用越来越广泛。
选择性聚类算法是数据挖掘领域中的一种有用的聚类方法，能够解决大规模数据集的聚类问题，并且具有较高的效率和准确性。
然而，现有的选择性聚类算法多数基于对象之间的相似度度量，不能有效处理复杂数据结构和非线性数据的聚类问题。
分形维数是一种描述物理、生物、社会现象等自相似性现象的重要参数，被广泛应用于数字信号处理、图像识别、模式识别等领域。
基于分形维数的聚类算法能够刻画数据的自相似性特征，处理非线性和复杂的数据结构，有效提高聚类算法的准确性和稳定性。
三、研究目的本研究旨在提出一种基于分形维数的选择性聚类融合算法，解决现有选择性聚类算法无法有效处理非线性和复杂数据结构的问题，提高聚类算法的准确性和稳定性，为数据挖掘和智能分析领域的应用提供基础技术支撑。
四、研究方法和内容1. 综述选择性聚类算法和分形维数的相关研究成果，分析现有算法的不足和存在的问题。
2. 提出基于分形维数的选择性聚类融合算法，通过计算分形维数刻画数据的自相似性特征，筛选出具有代表性的核心对象，进一步进行聚类分析。
3. 在人工数据集和真实数据集上进行实验验证，评估所提算法的性能和准确性，并与现有方法进行比较。
五、研究预期成果1. 提出基于分形维数的选择性聚类融合算法，有效提高聚类算法的准确性和稳定性。
2. 在人工数据集和真实数据集上进行实验验证，证明所提算法的可行性和优越性。
3. 为数据挖掘和智能分析领域的应用提供基础技术支撑，促进相关领域的发展和进步。
六、研究计划和进度安排1. 第一年(1) 综述选择性聚类算法和分形维数的相关研究成果，分析现有算法的不足和存在的问题。
(2) 提出基于分形维数的选择性聚类融合算法，并设计实验方案，搭建实验环境。
(3) 编写实现代码，进行初步的数据分析和实验验证。
基于网格的聚类方法研究
基于网格的聚类方法研究【摘要】由于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，最后提出基于网格的聚类需要进一步研究的方向。
【关键词】数据挖掘；网格；聚类1 引言数据挖掘指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的及有应用价值的信息或模式。
它是数据库研究中的一个很有应用价值的领域，融合了数据库、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。
数据挖掘中广为研究的课题之一是聚类分析，从数据中寻找数据间的相似性，并依此对数据进行分类，从而发现数据中隐含的有用信息或知识。
目前已经提出了不少著名的数据聚类算法，有CLARANS、BIRCH、DBSCAN和CLIQUE 等。
但对于高维、大规模数据库的高效聚类分析仍然是一个有待研究的开放问题。
空间数据处理中常用的将空间数据离散化的方法是网格方法。
由于易于增量实现和进行高维数据处理而广泛应用聚类算法。
研究人员已经提出了很多基于网格的聚类算法，包括利用了存储在网格单元中的统计信息的STING；用一种小波转换方法来聚类数据对象的WaveCluster；在高维数据空间中基于网格和密度的聚类方的CLIQUE法等。
本文分析了从网格的表示，划分网格单元的方法，到统计网格内信息，搜索近邻网格单元，聚类超过指定阙值的网格单元的各个步骤，对已有的基于网格的聚类算法进行了研究，最后展望了基于网格方法聚类的研究方向。
2 网格的定义与划分网格的基本概念，设A1，A2，…，Ar是数据集O={O1，O2，…，On}中数据对象的r个属性的有界定义域，那W=A1×A2×…×Ar就是一个r维空间，将A1，A2，…，Ar看成是W的维（属性、字段），则对于一个包含n个数据点的r维空间中的数据集O={O1，O2，…，On}，其中Oi={Oi1，Oi2，…，Oir}（i=1，2，…，n），Oi的第j个分量Oij∈Aj。
一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法
一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法Ξ朱 倩 黄志军(海军工程大学 武汉 430033)摘 要:提出了一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法,并对算法有效性进行了验证。
该算法通过减少样本点数量的方法达到减少稠密子空间数量。
在发现高维稠密子空间时,对样本库进行精简。
这些样本点的求得能有效减少求解最小聚类的时间复杂度。
关键词:数据挖掘;聚类;网格;密度;高维数据;子空间;最小聚类中图分类号:TP311V alidity V alidation of An Improved High-dimensional ClusterAnalysis Algorithm B ased on G rid and IntensityZhu Q ian H u ang Zhijun(Navy University of Engineering,Wuhan 430033)Abstract:This paper proposes an improved high-dimensional cluster analysis algorithm based on grid and intensity,then dis2 cusses it’s validity validation.The amount of the density subspace can be deduced by cutting down that of sample data.The sam2 ple library is simplified as the high-dimensional subspaces are found.By working out such sample data the time complexity of fig2 uring out min cluster is effectively reduced.K ey w ords:data mining,cluster,grid,density,high-dimensional data,subspace,min clusterClass number:TP3111 引言聚类分析是数据挖掘领域中的一项重要的研究课题,同时也是一个具有很强挑战性的领域。
网格环境下基于Weka4WS的分布式聚类算法
2． 解放军炮兵学院 南京分院，南京 211132 ）
要： Weka4WS 采用 WSRF 技术用于 执 行 远 程 的 数 据 挖 掘 和 管 理 分 布 式 计 算， 支 持 分 布 式 数 据 挖 掘 任 务。
基于 Weka4WS 和网格环境， 尝试了一种新的分布式聚类方法， 并成功地将其嵌入到 Weka4WS 框架中， 借助 Weka Library 实现分布式数据挖掘算法， 同时引入了距离代价和混合概率的概念， 将 网 格 与 Web 服 务 技 术 融 合， 以 构建了 网格 环境下面 向服务的分布式数据挖 分布式问题求解环境和开源数据挖掘类库 Weka 为底层支持环境， 并以基于 Weka4WS 的分布式聚类算法验证了算法的有效性和体系结构的可行性 。 掘体系， 关键词： 网格； 分布式； 聚类； 数据挖掘 中图分类号： TP311 文献标志码： A 文章编号： 1001-3695 （ 2010 ） 11-4072-04 doi ： 10． 3969 / j． issn． 10013695． 2010． 11． 016
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引言
随着信息时代的数据 高 速 增 长 和 高 度 复 杂 的 计 算 模 型 的
VegaGrid 、 技术进行分 布 式 数 据 挖 掘 研 究 的 主 要 有 GridWeka 、 Knowledgegrid 、 DataMiningGrid 、 GridMiner 等 。 其 中 集 成 比 较 好 都 是 分 布 式 的、 集数据 的是 Knowledgegrid 和 DataMiningGrid ， 挖掘技术和网格技术于 一 体 的 、 面 向 服 务 的 体 系 结 构， 提供基 于网格的数据挖 掘 工 具 和 服 务， 遵 循 OGSA 和 WSRF ， 能够实 现更大范围的数据挖掘 、 数 据 管 理 和 知 识 表 示， 但开放性和扩 展性能与基于 Weka4WS 的网格数据挖掘相比还比较弱 。
一种基于网格密度的聚类算法
一种基于网格密度的聚类算法作者：刘敏娟，于景茹，张西芝来源：《软件导刊》2012年第12期摘要：提出了一种基于网格密度的聚类算法（DGCA）。
该算法主要利用网格技术去除数据集中的部分孤立点或噪声数据，对类的边缘节点使用一种边缘节点判断函数进行提取，最后利用相近值的方法进行聚类。
实验表明，DGCA算法能够很好地识别出孤立点或噪声，聚类结果可以达到一个较高的精度。
关键词：网格聚类；边界点；网格密度中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：1672-7800（2012）012-0056-020引言聚类是把一组数据按照相似性归成若干类别，它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能地小而不同类别上的个体间的距离尽可能地大。
聚类的结果可以得到一组数据对象的集合，称其为簇或类。
簇中的对象彼此相似，而与其它簇中的对象相异。
迄今为止，已经提出了许多聚类算法，大体上这些算法可以分为基于距离的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等。
基于网格的聚类算法首先将d维数据空间的每一维平均分割成等长的区间段，即把数据空间分割成一些网格单元。
若一个网格单元中所含数据量大于给定的值，则将其定为高密度单元；否则将其视为低密度单元。
如果一个低密度网格单元的相邻单元都是低密度的，则视这个低密度单元中的节点为孤立点或噪声节点。
网格聚类就是这些相邻的高密度单元相连的最大集合。
1基本概念1.1相近值网格单元内节点之间的相近值是利用节点间的距离来计算的。
节点间的相近值越大，它们就越相似。
即对这些网格单元内的节点进行聚类时，它们属于同一个类的可能性就越大。
定义1节点集：设P=（U，K），我们用P表示n条记录的集合。
U={U1，U2，…，Un}代表网格单元内的节点集K={K1，K2，…，Kr}代表网格单元内节点的属性其中，，i∈（1，2，…，n），，m∈（1，2，…，r）代表节点Ui的第m个属性Km，因此，用Km代表一个r维的向量（ki1，ki2，…，kir），i∈（1，2，…，n）。
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基于网格与分形维数的聚类算法
作者：梁敏君倪志伟倪丽萍杨葛钟啸
来源：《计算机应用》2009年第03期
摘要：提出了一种基于网格和分形维数的聚类算法，它结合了网格聚类和分形聚类的优点，克服了传统网格聚类算法聚类质量降低的缺点，改进了分形聚类耗时较大的问题。
此算法首先根据网格密度得到初始类别，再利用分形的思想，将未被划分的网格依次归类。
实验结果证明，它能够发现任意形状且距离非邻近的聚类，且适用于海量、高维数据。
关键词：聚类；分形维数；网格。