改进的基于密度方法的态势聚类显示算法

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基于密度的改进BIRCH聚类算法

关键词：聚类；ＣＦ树；密度；质心文献标志码：Ａ中图分类号：ＴＰ３１１．１３；ＴＰ３９１ｄｏｉ：１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２ — ８３３１．１１１２．０５６７
ＷＥＩＸｉａｎｇ．ＩｍｐｒｏｖｅｄＢＩＲＣＨｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄＯｌ１１ｄｅｎｓｉｔｙ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉａｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，４９
法主要分为４类：以ｋ－ｍｅａｎｓ … 算法为代表的分割聚类法、以ＢＩＲＣＨ为代表的分层聚类法、以ＤＢＳＣＡＮ算法为代表的密度聚类法和ＳＴＩＮＧ” 为代表的网格聚类法。其中，ＢＩＲＣＨ
（１０）：２０１．２０５．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＢＩＲＣＨｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｔｈａｔｉｔｉｓｎｏｔｃａｐａｂｌｅｅｎｏｕｇｈｔｏｃｌｕｓｔｅｒａｒｂｉｔｒａｒｙｓｈａｐｅｓ
摘
要：针对传统的ＢＩＲＣＨ算法用直径来控制聚类的边界，对非球形聚类效果不佳，甚至会把非球状的簇分割为不同簇这一

matlab基于密度的聚类算法

密度聚类（Density-Based Clustering）是一种基于密度的聚类算法，其主要思想是将样本空间划分为密度相连的区域，并将密度较大的区域划分为一个簇。

相比于传统的基于距离的聚类算法，密度聚类对簇形状和大小的假设更为宽松，能够更好地适应各种形状和密度不均匀的簇。

MATLAB作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的聚类算法实现，包括基于密度的聚类算法。

本文将针对MATLAB中基于密度的聚类算法的实现与使用进行介绍，分为以下几个方面：1.密度聚类算法的原理密度聚类算法的核心是基于样本点的密度来划分簇。

需要定义一个邻域的大小（ϵ）和邻域中最小样本点的个数（MinPts），然后通过计算每个样本点的密度来找到核心对象（密度大于MinPts）及其直接密度可达的样本点，最终将这些样本点划分为一个簇。

对于密度相连的簇，会被合并为一个整体。

2.MATLAB中基于密度的聚类算法实现MATLAB中提供了基于密度的聚类算法的实现，主要包括DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）和OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）两种算法。

其中，DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，并且对样本点的簇结构进行了良好的定义。

OPTICS算法是对DBSCAN的扩展，通过计算样本点的可达距离将簇进行了有序排列，并能够有效地处理各向异性的数据。

3.基于密度的聚类算法在MATLAB中的使用在MATLAB中，可以借助Statistics and Machine Learning Toolbox提供的函数来实现基于密度的聚类算法。

通过使用fitcknn函数可以构建基于密度的K近邻分类器，利用knnsearch函数可以对新样本进行分类预测。

4.基于密度的聚类算法的优缺点相比于传统的基于距离的聚类算法，基于密度的聚类算法能够更好地适应各种形状和密度不均匀的簇。

聚类分析（五）——基于密度的聚类算法OPTICS

聚类分析（五）——基于密度的聚类算法OPTICS 1 什么是OPTICS算法在前⾯介绍的DBSCAN算法中，有两个初始参数E（邻域半径）和minPts(E邻域最⼩点数)需要⽤户⼿动设置输⼊，并且聚类的类簇结果对这两个参数的取值⾮常敏感，不同的取值将产⽣不同的聚类结果，其实这也是⼤多数其他需要初始化参数聚类算法的弊端。

为了克服DBSCAN算法这⼀缺点，提出了OPTICS算法（Ordering Points to identify theclustering structure）。

OPTICS并不显⽰的产⽣结果类簇，⽽是为聚类分析⽣成⼀个增⼴的簇排序（⽐如，以可达距离为纵轴，样本点输出次序为横轴的坐标图），这个排序代表了各样本点基于密度的聚类结构。

它包含的信息等价于从⼀个⼴泛的参数设置所获得的基于密度的聚类，换句话说，从这个排序中可以得到基于任何参数E和minPts的DBSCAN算法的聚类结果。

2 OPTICS两个概念核⼼距离：对象p的核⼼距离是指是p成为核⼼对象的最⼩E’。

如果p不是核⼼对象，那么p的核⼼距离没有任何意义。

可达距离：对象q到对象p的可达距离是指p的核⼼距离和p与q之间欧⼏⾥得距离之间的较⼤值。

如果p不是核⼼对象，p和q之间的可达距离没有意义。

例如：假设邻域半径E=2, minPts=3，存在点A(2,3),B(2,4),C(1,4),D(1,3),E(2,2),F(3,2)点A为核⼼对象，在A的E领域中有点{A,B,C,D,E,F}，其中A的核⼼距离为E’=1，因为在点A的E’邻域中有点{A,B,D,E}>3;点F到核⼼对象点A的可达距离为，因为A到F的欧⼏⾥得距离，⼤于点A的核⼼距离1.3 算法描述OPTICS算法额外存储了每个对象的核⼼距离和可达距离。

基于OPTICS产⽣的排序信息来提取类簇。

算法描述如下：算法：OPTICS输⼊：样本集D, 邻域半径E, 给定点在E领域内成为核⼼对象的最⼩领域点数MinPts输出：具有可达距离信息的样本点输出排序⽅法：1 创建两个队列，有序队列和结果队列。

一种改进的基于密度的DBSCAN聚类算法

维普资讯
第４期
王翠茹等：种改进的基于密度的ＤＢＣＮ聚类算法一ＳＡ
１５Ｏ
２１数据取样．
取样数据库应能够有效代表原数据库，取样率太低，若必然会丢失原数据库的来自些特质，致聚类效导
建立Ｒ一树和绘制忌ｄｓ一ｉｔ图都是非常耗时的工作，规模数据库尤其如此。由于ＤＳＡＮ直接对整个数大ＢＣ据库进行操作，且进行聚类时使用了一个全局性的表征密度的参数，因此具有比较明显的弱点：当数据 ① 量增大时，要求较大的内存支持，／消耗也很大。变量ｓＭｉＰｓ是全局唯一的，ＩＯ ② 、ｎｔ因此当数据分布不
在ＤＳＡ算法中，一个核心对象密度可达的所有数据对象是通过反复进行区域查询来获取，ＢＣＮ从这种查询由Ｒ一帮助实现。树因此，在进行聚类之前，须建立Ｒ～，必树并把结果按距离排序，生ｋｄｓ产－ｉｔ图。
果失真。取样率必须不小于某一阀值。本文选取Ｃｅｎｆｂｕｄｈｒｏｆｏｎｓ确定的最小取样数据量＇３６
ｍ＋－＋ √１＋ｆｎｏ，ｉ一南ｏ南（（２ｕｇｎＮｇｏｇｌｌＵｍ
其中 Ⅳ 为整个数据库包含的数据量；Ｊ２２遗传算法．
维普资讯
第２卷５
第４期
广西师范大学学报：自然科学版

基于密度方法的聚类

基于密度方法的聚类密度方法是一种无参数的聚类算法，通过计算数据点周围的密度来确定聚类结构。

它不需要预设聚类数目，适用于各种类型的数据，具有较强的鲁棒性和灵活性。

本文将详细介绍密度方法的原理和算法流程，并讨论其优缺点以及应用领域。

密度方法聚类的核心思想是根据数据点周围的密度，将数据点划分到不同的聚类簇中。

密度是通过计算点在给定半径内邻近点的数量来衡量的。

在密度方法中，每个数据点被分为三种类型：核心点（core point）、边界点（border point）和噪声点（noise point）。

核心点是在给定半径内有足够数量邻近点的点，它们属于一个聚类簇的核心部分。

边界点是在给定半径内没有足够数量邻近点，但邻近点中包含核心点的点，边界点位于聚类簇的边界上。

噪声点是在给定半径内没有足够数量邻近点并且邻近点也不包含核心点的点，噪声点不属于任何聚类簇。

密度方法的算法流程如下：1.初始化点集D和给定半径ε。

2.遍历所有点p∈D，计算p的ε-邻域内的点的数量，如果数量大于等于给定阈值，将p标记为核心点。

3.将所有邻近核心点的点标记为边界点。

4.如果没有边界点，则算法结束。

5.如果存在边界点，则选取一个未被访问的边界点，将其加入当前聚类簇C，并递归地将其邻近核心点加入C。

6.重复步骤5，直到无法找到更多的邻近点，此时一个聚类簇形成。

7.将所有已被访问的点从D中删除，返回步骤2密度方法聚类的优点在于它可以自动发现任意形状的聚类簇，并且对噪声点具有较好的鲁棒性。

它不需要预设聚类数目，适用于各种类型的数据。

此外，密度方法还可以处理大规模数据集，具有较高的可扩展性。

然而，密度方法也存在一些缺点。

首先，密度方法对于参数的选择比较敏感，需要根据具体数据集进行调参。

其次，密度方法对于高维数据和密集型数据表现不佳，容易出现维度灾难。

此外，密度方法在处理不同密度之间的聚类问题时，可能会受到密度比例的影响。

密度方法聚类在多个领域和应用中得到了广泛的应用。

基于密度的聚类和基于网格的两大聚类算法

DBSCAN：基于高密度连通区域聚类 OPTICS：通过点排序识别聚类结构
DENCLUE:基于密度分布函数的聚类
2
DBSCAN

基于密度的簇是密度相连的点的集合主要思想
寻找被低密度区域分离的高密度区域只要临近区域的密度（单位大小上对象或数据点的数
目）超过某个阈值，就继续聚类

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OPTICS：通过点排序识别聚类结构

数据集的排序可以用图形描述，有助于可视化和理解数据集中聚类结构，例如下图是一个简单的二维数据集的可达图。其中三个高斯“凸起”反映数据集中比较稠密的部分。
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OPTICS：通过点排序识别聚类结构

Step 1：有序种子队列初始为空．结果队列初始为空； Step 2：如果所有点处理完毕．算法结束；否则选择一个未处理对象（即不在结果队列中）放人有序种子队列： Step 3：如果有序种子队列为空，返回Step 2，否则选择种子队列中的第一个对象P进行扩张： Step 3.1：如果P不是核心节点．转Step 4；否则，对P 的E邻域内任一未扩张的邻居q 进行如下处理 Step 3.1.1：如果q已在有序种子队列中且从P到 q的可达距离小于旧值，则更新q的可达距离，并调整q到相应位置以保证队列的有序性； Step 3.1.2：如果q不在有序种f队列中，则根据P 到q的可达距离将其插入有序队列； Step 4：从有序种子队列中删除P．并将P写入结果队列中，返回Step 3
Step4 否则（即p为核心对象），给 Neps(p)中的所有对象打上一个新的类标签 newid，然后将这些对象压入堆栈的Seeds中； Step5 让CurrentObject = Seeds.top；然后检索属于Neps(CurrentObject) 的所有对象；如果| Neps(CurrentObject) |>MinPts，则剔除已经打上标记的对象，将余下的未分类对象打上类标签newid，然后压入堆栈； Step6 Seeds.pop，判断Seeds是否为空，是，则执行Step1 ，否则执行Step5。

一种基于密度的快速聚类算法的改进

法，一定程度上解决了丢失点的问题．在
（键词］快速算法；度；心点；表对象关密核代
［章编号］１７ — ０７（０８）４００ — ３［中图分类号］ＴＰ３１．３；文６２２２２００ —０５０１１ＴＰ３１［献标识码］９文Ａ
第７卷
第４期
太原师范学
院学
报（自然科学版）
２００８年１２月
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＡＩＹＵＡＮＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＴＹ（ｔｒｌｃｅｃｉｏＩＮａｕａｉｎｅＥｄｔｎ）Ｓｉ
Ｖｏ．Ｎｏ４１７．Ｄｅ．２０ｃ０８
维空间，选择２个代表点，就是说，每一维上，也在选择两个点作为代表点用于簇的扩展．外，另选择处于邻域边沿的点作为代表点．因为对于靠近邻域内部的点来说，邻域往往被靠近邻域边沿的点的邻域所覆盖，其所以，其邻域中的点可以通过对靠近邻域边沿的点进行区域查询来获得．图１如所示，二维空间中，核心对象
１基于密度的聚类算法ＤＳＡＮＢＣ
ＥｔｒＭａｔｓｅｒｉｎ等人提出的ＤＳＡＮ算法是一个基于高密度连接区域的密度聚类方法，ＢＣ它能够发现任意
形状簇，能有效地处理噪声点Ｉ．并ｖ
ＤＳＡＮ的算法思想是：ＢＣ从数据集Ｄ中的任意一个点Ｐ开始，查找Ｄ中所有关于Ｅｓ和ＭｉＰｓ的从ｐｎｔＰ密度可达的点．Ｐ是核心点则其邻域内的所有点和Ｐ同属于一个簇，若这些点将作为下一轮的考察对象（即种子点）并通过不断查找从种子点密度可达的点来扩展它们所在的簇，，直至找到一个完整的簇；Ｐ不若是核心点即没有对象从Ｐ密度可达，Ｐ被暂时地标注为噪声．则然后，法对Ｄ中的下一个对象重复上述过算程 ……当所有种子点都被考察过，一个簇就扩展完成了．此时，Ｄ中还有未处理的点，法则进行另一个若算簇的扩展；否则，中不属于任何簇的点即为噪声．Ｄ９］

基于密度的优化数据流聚类算法

ａｇｒｔｍｏｓ பைடு நூலகம்ｅｏｄｐａｔａｉｎｆｅｔｅｅｓｎｃｉｖｓａｈｇｅｕｌｆｃｕｔｒｎ．ｌｏｈｐｓｅｓｓｇｏｒｃｉｌｙａｄｅｃｉｎｓｄａｈｅｅｉｈｒｑａｉｏｌｓｅｇｉｃｔｖａｙｔｉ
点来改善聚类效果。实验结果表明，改进算法具有良好的适用性和有效性，能够取得较高的聚类质量。关键词：数据流；聚类；密度；双检测时间策略；数据挖掘中图法分类号：Ｐ１Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：００７２２１）２４５ —４１００４（００２７６０
Ｋｅｒｓｄｔｔａ；ｃｕｔｒｇｄｎｉ；ｄｕｌｅｅｔｎｔｔａｅｙｄｔｉｉｇｙｗｏｄ：ａａｓｅｍｓｌｓｅｎ；ｅｓｔｒｉｙｏｂｅｄｔｃｉｍｅｓｔｇ；ａｍｎｎｏｉｒａ
Ｏ引言
近年来，多应用中的数据是以流的形式产生的，如网许例
摘要：了解决数据流聚类算法中有效处理离群点这一关键问题，为改进了基于密度的数据流聚类算法，Ｄｎｔａ在ｅＳｅｍ算法ｒ
基础上提出了具有双检测时间策略ＤＴ（ｏｂｅｅｃｏｉｒｔｙ的基于密度的数据流聚类算法。该策略在数据流流速Ｄｓｄｕｌｄｔｔｎｔｓａｇ）ｅｉｍｅｔｅ波动的情况下，合时间与流数据数量两方面因素对微簇进行测试。通过在线动态维护和删减微簇，存可能升级的离群结保

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ｔｅｓｍｂｌｈｅｔｒｎａｈｏｅａｄｕｅｏｔａｆｓｍｂｌｎｔｅｒｃｎｒｉＡｉｉｇａｅｓｏｔｏｉｇｆＤＢＳＣＡＮｌｏｉｍ，ｔｒｐｓｓｈｙｏｓｓｌｉｇｅｃｔ￣ｎｓｓｐｌｔｎｓｅｄｏｙｅｈｉｏｓｉｉｅｔｏｄ．ｍｎｔｈｒｃｍｎｓｏｈｈｔａｇｒｔｈｉｐｏｏｅ
ａｍｐｏｅｌｏｔｍａｄＢｓｄｏｅｓｙａｄＩｒｇｌｇｏｌｓｒｇｏｐｉａｉｎｔｏｓ（ＤＩＣｎｉｒｖｄａｇｒｈｎｍｅａｅｎＤｎｉｎｒｕａＲｅｉｎＣｕｔｉｆＡｐｌｔｓｗｉＮｉｅＢＲＡＮ）ｉｔｅｒｅｎｃｏｈ，ｗｈｃｏｓｅｓｉｃｎｉｒｈｄ
第３６卷第１期８
Ｖ３６ｏＬ
・
计
算
机
工
程
２１００年９月
Ｓｅｅｂｅ０１ｐｔｍｒ２０
Ｎｏ８．
ＣｏｍｐｕｔｒＥｎｇｎｅｉｅｉｅｒｎｇ
软件技术与数据库・
文章编号：ｌｏ４８００８＿０５３文献标识码：０＿２（ｌ）．ｏ３ｏ２１＿ —０Ａ
中圈分类号ｔＰ０．３的态势聚类显示算法
赵恩来，郝文宁，赵水宁，韩宪勇
（解放军理工大学工程兵工程学院，南京２００）０７１
接
要：为解决计算机标图过程中因缩小地图比例尺而导致的标号扎堆问题，通过分析邻域参数，利用ＤＳＡ算法寻找相互遮挡的标ＢＣＮ
ａａｙｉｇｔｅｐｒｍｅｒｏｉｈｏｈｏ．ｈｓａｅｓｓｎｉ — ａｅｐｔｌｕｔｒｇｏｐｌａｉｎｔｉ（ＳＡＮ）ｌｏｉｍｅｋｎｌｚｎａａｔｓｆｅｇｂｒｏｄｔｉｐｐｒｅｓｔＢｓｄＳａｉｓｉｆｐｉｔｓｗｉＮｏｓＤＢＣｈｅｎｕＤｅｙａＣｌｅｎＡｃｏｈｅａｇｒｈｏｔｔｓｅ
进行错误的聚类。
关健诃：ＤＳＡＢＣＮ算法；引射线法；聚类；标图；标号
ＩｐｏｅｉｕｔｏｕｓｅｉｇＤｉｐａｇｒｔｍｍｒｖｄＳｔａｉｎＣｌｔｒｎｓｌｙＡｌｏｉｈ
ＢａｅｏＤｅｉｙＭｅｈｏｓｄｎｎｓｔｔｄ
ＺＨＡＯ－ｉＨＡＯｅ－ｉｇＺＨＡＯｈｉｎｎ，Ｅｎｌ，ａＷｎｎｎ，Ｓｕ－ｉｇＨＡＮａｙｎＸｉｎ－ｏｇ ‘
（ｇｎｅｉｇＩｓｉｔｏＣｏｐｆｎｉｅｒ，ＡＬＵｉｅｓｙｏｃｎｅ＆Ｔｃｎｌｇ，ｎｉｇ２００，ｈｎ）ＥｎｉｅｒｔｕｅｆｒｓｇｎｅｓＰｎｖｒｉｆｉｃｎｎｔｏＥｔＳｅｅｈｏｏｙＮａｊ１０７Ｃｉａｎ
Ｉｙｗｏｄ］ＤｅｓｙＢｓｄＳａａＣｌｓｒｇｏｐｉａｉｎｔｉ（ＣＡａｇｒｈｒｄａａｏｔｍ；ｌｓｒｇｐｏ；ｙｂｌＫｅｒｓｎｉ — ａｅｐｔｌｕｔｉｆｌｔｓｈＮｏｓＤＢＳＮ）ｌｏｔｍ；ａｉｌｒｈｃｕｔｉ；ｌｔｓｍｏｔｉｅｎＡｐｃｏｗｉｅｉｌｇｉｅｎ
ａｐｉａｉｎｃｎｉｏｓａｄｃａｇｓｔａｉｏｎｌｉｃｌｒｎｉｈｏｈｏＯｔｅａｐｉｄｉｅｕａｏｌｇｎｌｎｉｈｒｏｄ．ｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｏｐｌｃｔｏｄｔｎｎｈｎｅｏｉｈｅｔｄｔａｒｕａｅｇｂｒｏｄｔｐｌｒｇｌｒｐｙｏａｅｇｂｏｈｏＥｘｅｒｉｃｈｅｉｎａｅｕｔｈｗｓｔａｈｔＢＤＩＲＣＡＮａｏｌｅｔｒｂｅｗｅｌａｄａｏｄｃｕｔｒｇｔｅｓｍｂｌｉｈｓａｅｕｏｎｈｌｅａｈｏｅｃｎｓｖｈｅｐｏｌｍｌｎｖｉｌｓｅｎｈｙｉｏｓｗｈｃｔｙｎａｂｔｄｏｔｅｔｒｅｃｔＥｒｓｈ
号，在其质心处用标图代替扎堆标号。针对ＤＢＳＡＮ算法的不足，结合实际应用情况，将传统基于密度方法的圆形邻域改为针对应用的Ｃ多边形邻域，提出改进的算法ＢＲＣＤＩＡＮ。实验结果表明，ＢＲＡＮ算法能较好地解决标号扎堆问题，避免对临近但不相互遮挡的标号ＤＩＣ
［ｓｒｃ！Ｉｒｅｏｖｅｐｏｌｍａｃｓｌａｙｓｍｂｌｍａｈｌｒａｈｏｈｒｉｄｃｇｓａｅｏｐｉｏｕｅｌｔｎ．ｙＡｂｔａｔｎｏｄｒＯｓｌｅｔｒｂｅｔｔｌｅｍｉｔｙｏｓｙｓｅｔｃｔｅｌｒｕｉｃｌｆｔｈｈｏｉｒｅｅｗｈｅｅｎｍａｃｍｐｔｒｏｔｇｂｎｐｉ