基于網(wǎng)格劃分的非球形聚類算法研究.pdf

1、按照聚類模式的不同，聚類算法可以分為球形聚類算法和非球形聚類算法。非球形聚類算法指的是自動(dòng)檢測數(shù)據(jù)中的任意形狀類。最具代表性的非球形聚類算法是DBSCAN算法。DBSCAN算法可以識(shí)別任意形狀的聚類，但是該算法對(duì)密度參數(shù)十分敏感。由于空間數(shù)據(jù)可以通過網(wǎng)格進(jìn)行預(yù)劃分，有學(xué)者提出在網(wǎng)格劃分的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。然而，這類方法對(duì)網(wǎng)格劃分的要求十分嚴(yán)格，不同的網(wǎng)格粒度會(huì)產(chǎn)生差異明顯的聚類結(jié)果。并且當(dāng)數(shù)據(jù)維度過高時(shí)，基于網(wǎng)格劃分的方法嚴(yán)重受

2、限于維數(shù)災(zāi)難問題。
　　為解決上述問題，本文提出了基于網(wǎng)格劃分的非球形聚類算法。區(qū)別于傳統(tǒng)的DBSCAN算法和基于網(wǎng)格劃分的聚類算法，論文提出的聚類算法分為三個(gè)步驟實(shí)現(xiàn):自適應(yīng)網(wǎng)格生成、高密度區(qū)域凝聚聚類以及稀疏區(qū)域類別確定。論文首先給出了一種網(wǎng)格寬度的自適應(yīng)確定方法，該方法可以得到一種近似最優(yōu)的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。在得到網(wǎng)格結(jié)構(gòu)后，非球形聚類包括高密度網(wǎng)格凝聚聚類和低密度網(wǎng)格均值漂移融合。該方法能夠有效地判定邊界區(qū)域的聚類類別，并且可以檢