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题名基于密度的多度量空间数据聚类算法
被引量：1
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作者
朱轶凡
罗程阳
马瑞遥
陈璐
毛玉仁
高云君
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机构
浙江大学计算机科学与技术学院
浙江大学软件学院
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出处
《软件学报》
北大核心
2025年第2期851-873,共23页
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基金
国家重点研发计划(2021YFC3300303)
国家自然科学基金(62025206,61972338,62102351)
杭州市人工智能重大科技创新项目(2022AIZD0116)。
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文摘
具有噪声的基于密度的数据聚类(DBSCAN)算法是数据挖掘领域中的经典方法之一,其不仅能发现数据中潜藏的复杂关系,还能过滤其中的数据噪声,从而获得高质量的数据聚类.然而,现有的基于密度的数据聚类算法仅支持单模态(类型)数据的聚类,难以应对多模态(类型)数据并存的应用场景.随着信息技术的快速发展,数据呈现多模态化的发展态势,现实生活中的数据不再是单一的数据类型,而是多种数据模态(类型)的组合,如文本、图像、地理坐标、数据特征等.因此,现有的数据聚类方法难以对复杂的多模态数据进行有效的数据建模,更无法进行高效的多模态数据聚类.基于此,提出一种基于密度的多度量空间聚类算法.首先,为了刻画多模态数据间的复杂关系,利用多度量空间表征数据之间的相似性关系,并且利用聚合多度量图索引(AMG)实现多模态数据建模.接着,利用差分化的相似性关系优化聚合多度量图的图结构,并且结合最优策略优先的搜索策略进行剪枝,以实现高效的多模态数据聚类.最后,在真实与合成数据集上针对多种参数设置进行实验.实验结果验证了所提方法运行效率提升了至少1个数量级,并具有较高的聚类精度与良好的可扩展性.
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关键词
多度量空间
多度量图
基于密度的数据聚类
数据挖掘
多模态数据
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Keywords
multi-metric space
multi-metric graph
density-based data clustering
data mining
multi-modal data
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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