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。     

一种改进的BIRCH分层聚类算法

由于传统的BIRCH算法是用直径来控制聚类的边界,因此如果簇不是球形,它就不能很好地工作,而且传统的BIRCH算法只适用于单表.针对BIRCH的这些缺点,本文提出了一种改进的BIRCH-IBIRCH算法,该算法首先通过ID传播把多个表联系起来,使得BIRCH算法可以适用于多表的情况,再通过计算共享最近邻密度,可以发现任意形状的簇.实验表明,该算法不仅具有较强的可伸缩性,还可以得到较高精确的聚类结果.     

一种改进的BIRCH聚类算法

BIRCH算法是一种适应于大规模数据集的聚类算法,通过对所有叶节点设定统一阈值T来构建聚类特征（CF）树,并在各阶段采取不同的阈值来重建树,但没有给出一个合理设定阈值初值T及如何在各阶段提升阈值大小的具体方法。另外BIRCH算法只能处理数值型数据,这使其应用受到限制。针对以上不足,对BIRCH算法做了以下改进：1)改进原BIRCH算法的CF结构,使其可以处理混合型属性数据集; 2)启发式为BIRCH算法选择初始阈值T并给出了第二阶段提升阈值的具体操作方法; 3)对BIRCH算法的参数B和L做了探讨,指出当参数B=L时算法性能相近,并提出为获得较好聚类效果时B值的取值范围。实验结果表明,改进后的BIRCH算法具有较好的性能。     

一种基于CF树的k-medoids聚类算法*

当存在噪声和离群点时,k-medoids算法具有较好的鲁棒性,但是对于大数据集,算法的计算代价比较高。CF树是Birch算法中常用的一种结构,对于大数据集的聚类有较好的可伸缩性,但是对于非球形的数据,聚类结果较差。因此,在两种算法的基础上,提出一种基于CF树的k-medoids算法,先用数据集构建CF树,形成微簇,改进了欧式距离计算式,最后使用k-medoids算法对微簇进行聚类。当数据点较多时,改进算法比k-medoids算法运行速度快了近2倍。实验表明,改进算法具有较高的性能和可伸缩性。     

基于距离关联性动态模型的聚类改进算法

针对大部分聚类算法无法高效地发现任意形状及不同密度的簇的问题,提出了一种高效的基于距离关联性动态模型的聚类改进算法。首先,为提高聚类效率,使用层次聚类算法对数据集进行初始聚类,并剔除样本点含量过低的簇;其次,为发现任意形状及不同密度的簇,以初始聚类结果的簇的质心作为代表点,利用距离关联性动态模型进行聚类,并利用层次聚类的树状结构进行有效的剪枝计算;最后,检验算法的有效性。实验采用Chameleon数据集进行测试,结果表明,该算法能够有效识别任意形状及不同密度的簇,且与同类算法相比,时间效率有显著的提高。     

一种基于BIRCH改进模型的数据流K-匿名发布算法

针对数据流持续、实时等特征,提出了一种基于BIRCH层次聚类的K-匿名隐私保护发布算法,改进了原BIRCH聚类模型,对准标识符中不同类型的属性进行同一度量映射,由聚类特征可加性合并了CF树中的相关子簇,控制了单个元组的最大发布时延.实验表明该方法具有良好的隐私保护效果和信息利用水平.     

一种基于共享近邻的密度峰值聚类算法

基于加权K近邻的密度峰值发现算法(FKNN-DPC)是一种简单、高效的聚类算法,能够自动发现簇中心,并采用加权K近邻的思想快速、准确地完成对非簇中心样本的分配,在各种规模、任意维度、任意形状的数据集上都能得到高质量的聚类结果,但其样本分配策略中的权重仅考虑了样本间的欧氏距离。文中提出了一种基于共享近邻的相似度度量方式,并以此相似度改进样本分配策略,使得样本的分配更符合真实的簇归属情况,从而提高聚类质量。在UCI真实数据集上进行实验,并将所提算法与K-means,DBSCAN,AP,DPC,FKNN-DPC等算法进行对比,验证了其有效性。     

BIRCH聚类算法优化及并行化研究

为了提高聚类质量,针对BIRCH算法中在聚类精度方面所存在的不足,提出了聚类特征树中的不同簇应使用不同阀值的思想,较好地改善了对体积相差悬殊的簇不能很好聚类的问题.并且深入地研究和分析了如何在集群系统中进行快速聚类,提出了自定义数据类型、采用数据并行思想和非均匀数据划分策略等几点改进意见.最后实验结果表明,通过改进能够获得比较理想的运行时间和加速比性能.     

基于Web日志挖掘的用户模式识别研究

为提高聚类算法的准确性,通过先对数据集抽样,再对样本数据进行K-means聚类,选出聚类中心,然后为整个数据集中的每个簇单独设置一个阈值的方法对传统的BIRCH算法进行改进。实验表明,在同等条件下,改进后的算法相比传统的BIRCH算法精确度更高,耗时更少。     

基于改进K-means算法的研究与分析

K-means算法是通过计算数据与聚类中心的距离来更新聚类中心的一种无监督的机器学习算法,在距离已知的情况下,BIRCH算法是一种典型的基于距离特征数的类别判断对数据信息进行汇总的方法,是一种平衡迭代规约和聚类的方法。论文结合K-means算法和BIRCH算法优缺点,在数据处理中用K-means处理对离群点干扰较大的数据,BIRCH处理时间复杂度较低的数据的原则构建核心树;以子类的初始中点为叶节点,以欧式距离为依据判断节点间的相似性,并对判别类别进行划分得到核心数据,BIRCH以K类的中点为核心树的叶节点,以叶节点为基础构造核心树,并对核心树的各种特征数据进行完善。实验证明改进K-means算法比原始K-means算法在养老服务护理推荐时用时更短。     

基于数据流的BIRCH改进聚类算法

数据流管理作为一种新兴课题正在逐渐受到国内外广大研究学者的重视,数据流聚类是其中的一个重要研究领域。论文基于BIRCH聚类算法,提出了一种M-BIRCH聚类算法,克服了BIRCH算法对非球形的聚类效果不佳等缺点。实验结果证明,M-BIRCH聚类算法在聚类质量上比BIRCH有较大提高。     

Clustering in Dynamic Spatial Databases

Efficient clustering in dynamic spatial databases is currently an open problem with many potential applications. Most traditional spatial clustering algorithms are inadequate because they do not have an efficient support for incremental clustering.In this paper, we propose DClust, a novel clustering technique for dynamic spatial databases. DClust is able to provide multi-resolution view of the clusters, generate arbitrary shapes clusters in the presence of noise, generate clusters that are insensitive to ordering of input data and support incremental clustering efficiently. DClust utilizes the density criterion that captures arbitrary cluster shapes and sizes to select a number of representative points, and builds the Minimum Spanning Tree (MST) of these representative points, called R-MST. After the initial clustering, a summary of the cluster structure is built. This summary enables quick localization of the effect of data updates on the current set of clusters. Our experimental results show that DClust outperforms existing spatial clustering methods such as DBSCAN, C2P, DENCLUE, Incremental DBSCAN and BIRCH in terms of clustering time and accuracy of clusters found.     

一种CF树结合KNN图划分的文本聚类算法

为了提升文本聚类效果,改善传统聚类算法在参数设定,稳定性等方面存在的不足,提出新的文本聚类算法TCBIBK（a Text Clustering algorithm Based on Improved BIRCH and K-nearest neighbor）。该算法以BIRCH聚类算法为原型,聚类过程中除判断文本对象与簇的距离外,增加判断簇与簇之间的距离,采取主动的簇合并或分裂,设置动态的阈值。同时结合KNN分类算法,在保证良好聚类效率前提下提升聚类稳定性,将TCBIBK算法应用于文本聚类,能够提高文本聚类效果。对比实验结果表明,该算法聚类有效性与稳定性都得到较大提高。     

Data clustering by minimizing disconnectivity

Identifying clusters of arbitrary shapes remains a challenge in the field of data clustering. We propose a new measure of cluster quality based on minimizing the penalty of disconnection between objects that would be ideally clustered together. This disconnectivity is based on analysis of nearest neighbors and the principle that an object should be in the same cluster as its nearest neighbors. An algorithm called MinDisconnect is proposed that heuristically minimizes disconnectivity and numerical results are presented that indicate that the new algorithm can effectively identify clusters of complex shapes and is robust in finding clusters of arbitrary shapes.     

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。     

多代表点特征树与空间聚类算法

空间数据具有海量、复杂、连续、空间自相关、存在缺损与误差等的特点，要求空间聚类算法具有高效率，能处理各种复杂形状的簇，聚类结果与数据空间分布顺序无关，并且对离群点是健壮的等性能，已有的算法难以同时满足要求。本文提出了一个适合处理海量复杂空间数据的数据结构一多代表点特征树。基于多代表点特征树提出了适合挖掘海量复杂空间数据聚类算法CAMFT，该算法利用多代表点特征树对海量的数据进行压缩，结合随机采样的方法进一步增强算法处理海量数据的能力；同时，多代表点特征树能够保存复杂形状的聚类特征，适合处理复杂空间数据。实验表明了算法CAMFT能够快速处理带有离群点的复杂形状聚类的空间数据，结果与对象空间分布顺序无关，并且效率优于已有的同类聚类算法BLRCH与CURE。     

A new kernel-based fuzzy clustering approach: support vector clustering with cell growing

In this paper, the support vector clustering is extended to an adaptive cell growing model which maps data points to a high dimensional feature space through a desired kernel function. This generalized model is called multiple spheres support vector clustering, which essentially identifies dense regions in the original space by finding their corresponding spheres with minimal radius in the feature space. A multisphere clustering algorithm based on adaptive cluster cell growing method is developed, whereby it is possible to obtain the grade of memberships, as well as cluster prototypes in partition. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated for the problem of arbitrary cluster shapes and for prototype identification in an actual application to a handwritten digit data set.