基于相异性选择的密度聚类算法研究

在最优K相异性算法(OptiSim)的基础上,提出一种扩展的最优K相异性算法(EOptiSim),由于EOptiSim在处理组合数据库和分布式数据库方面能弥补基本的OptiSim方法的不足,所以通过在DBSCAN算法之前应用OptiSim或EOptiSim多样化代表性子集选择技术,在显著降低I/O耗费和内存需求的同时,不仅能够有效地聚类单一的大规模空间数据库,而且还能聚类大规模组合数据库或分布式数据库.实验结果表明本文的算法是可行、有效的.

分布式数据挖掘中的最优K相异性取样技术

为了弥补基于集中式处理的分布式数据挖掘方法的不足,有效地实施分布式数据挖掘(DDM)任务,需要一种能从分布式数据源中获取多样化代表性取样集的技术.提出了一种新的适用于分布式数据挖掘环境的数据取样算法(OptiSim-DDM方法),算法核心是基于最优K相异性进行数据选择,采用移动Agent技术和扩展的最优K相异性数据多样化代表性子集选择方法,能在各分布式数据场地中轮转选择出全局数据集的多样化代表性取样集.该方法通过降低所挖掘的数据集的数据规模来降低数据挖掘算法的时空复杂度,降低网络通讯代价,提高数据挖掘的执行效率,适合于各场地数据是互相关联和互相依赖的分布式数据挖掘任务.实验结果证实该方法是可行、有效的.