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为了解决数据集更新时孤立点增量发现问题,提出一种基于密度近邻的增量式孤立点发现算法.当数据集更新时,该算法在确定出受影响的对象后,根据对象和其近邻间k-密度变化,建立对象的密度近邻序列.然后依据对象的密度近邻序列代价和其k-距离邻域的平均密度近邻序列代价,计算出受影响对象的增量异常因子(IOF)来表征对象的孤立程度,从而提高增量孤立点发现的效果.此外,由于只需重新计算这些受影响对象的IOF值,该算法还提高孤立点发现的速度.实验表明,该算法不仅在孤立点增量发现的效果上高于以往算法且减少算法的运行时间. 相似文献
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面向复杂簇的聚类算法研究与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
有效聚类各种复杂的数据对象簇是聚类算法应用干事务对象划分、图像分割、机器学习等方面需要解决的关键技术.在分析与研究现有聚类算法的基础上,提出一种基于密度和自适应密度可达的改进算法.实验证明,该算法能够有效聚类任意分布形状、不同密度、不同尺度的簇;同时,算法的计算复杂度与传统基于密度的聚类算法相比有明显的降低. 相似文献
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针对传统的聚类算法对数据集反复聚类,且在大型数据集上计算效率欠佳的问题,提出一种基于层次划分的最佳聚类数和初始聚类中心确定算法——基于层次划分密度的聚类优化(CODHD)。该算法基于层次划分,对计算过程进行研究,不需要对数据集进行反复聚类。首先,扫描数据集获得所有聚类特征的统计值;其次,自底向上地生成不同层次的数据划分,计算每个划分数据点的密度,将最大密度点定为中心点,计算中心点距离更高密度点的最小距离,以中心点密度与最小距离乘积之和的平均值为有效性指标,增量地构建一条关于不同层次划分的聚类质量曲线;最后,根据曲线的极值点对应的划分估计最佳聚类数和初始聚类中心。实验结果表明,所提CODHD算法与预处理阶段的聚类优化(COPS)算法相比,聚类准确度提高了30%,聚类算法效率至少提高14.24%。所提算法具有较强的可行性和实用性。 相似文献
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传统基于划分的聚类算法需要人工给定聚类数,且由于算法采取刚性划分,可能会导致将较大或延伸状的聚类簇分割的现象,导致错误的聚类结果。密度峰聚类是近年提出的一种新的基于密度的聚类算法,该算法不需要预先指定聚类数目,且能够发现非球形簇。将密度峰思想引入基于划分的聚类算法,提出一种基于密度峰和划分的快速聚类算法(DDBSCAN),该算法首先获取一组簇的核心对象(密度峰),用于描述簇的“骨骼”,而后将周围的点划分到最近的核心对象,最后通过判断划分边界处的密度情况合并簇。实验证明,该算法能有效地适应任意形状、大小不一的数据集,与传统基于密度的聚类算法相比收敛速度更快。 相似文献
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针对传统的聚类算法存在开销大、聚类质量差、聚类速度慢等问题,提出一种新的云计算环境下高复杂度动态数据的增量密度快速聚类算法。首先,依据密度对云计算环境下高复杂度动态数据进行聚类,从数据空间中找到部分子空间,使得数据映射至该空间后可产生高密度点集区域,将连通区域的集合看作聚类结果;其次,通过DBSCAN算法进行增量聚类,并对插入或删除数据导致的原聚类合并或分裂进行研究;最后,在更新的过程中通过改变核心状态数据的邻域中含有的全部核心数据进行处理,从插入或删除数据两方面进行增量聚类分析。实验结果表明,所提算法开销低、聚类速度快、聚类质量高。 相似文献