基于滴水原理的关联聚类算法

随着各种新兴媒体的发展,在数据挖掘领域出现了越来越多的新问题和新任务,关联聚类问题就是其中之一,最近受到越来越多的关注。现实中有很多问题可以使用关联聚类技术来处理,比如图像分割和垃圾邮件过滤等。大规模有符号图的出现越来越频繁,虽然之前有很多关联聚类算法被提出,但是很少算法能够处理规模很大的有符号图。提出了一个基于滴水原理的算法来处理大规模有符号图的聚类问题。算法过程包括:根据滴水原理来收缩图的规模,将一个水流上的所有点看成是一个新的点,这样可以极大地减小图的规模;在新的图中选出重要的点,并根据整数线性规划来判断邻居点是否合并。实验结果表明,该算法能够快速有效地进行大规模有符号图的聚类。