基于扩展和网格的多密度聚类算法

提出了网格密度可达的聚类概念和边界处理技术,并在此基础上提出一种基于扩展的多密度网格聚类算法.该算法使用网格技术提高聚类的速度,使用边界处理技术提高聚类的精度,每次聚类均从最高的密度单元开始逐步向周围扩展形成聚类.实验结果表明,该算法能有效地对多密度数据集和均匀密度数据集进行聚类,具有聚类精度高等优点.

基于主动数据选取的半监督聚类算法

利用少量标签数据获得较高聚类精度的半监督聚类技术是近年来数据挖掘和机器学习领域的研究热点。但是现有的半监督聚类算法在处理极少量标签数据和多密度不平衡数据集时的聚类精度比较低。基于主动学习技术研究标签数据选取,提出了一个新的半监督聚类算法。该算法结合最小生成树聚类和主动学习思想,选取包含信息较多的数据点作为标签数据,使用类KNN思想对类标签进行传播。通过在UCI标准数据集和模拟数据集上的测试,结果表明提出的算法比其他算法在处理多密度、不平衡数据集时有更高精度且稳定的聚类结果。

SCMDFC算法研究与应用

针对SCMD算法存在的两大不足提出了改进,改进的半监督聚类算法在原算法的基础上添加对两种问题的处理,问题一的解决方法是查找可能会丢失的簇,添加Eps,以解决先验约束不充分时不能检测到所有的簇;问题二的解决方法是分配边界簇,以解决簇内多密度问题。实验证明SCMDFC算法在处理多密度数据集时具有良好的聚类质量。