快速搜索与发现密度峰值聚类算法(Fast Search and Discovery Density Peak Clustering Algorithm,CFSFDP)的聚类效果十分依赖截断距离dc的主观选取,而最佳dc值的确定并不容易,并且当处理分布复杂、密度变化大的数据集时,算法生成的决...快速搜索与发现密度峰值聚类算法(Fast Search and Discovery Density Peak Clustering Algorithm,CFSFDP)的聚类效果十分依赖截断距离dc的主观选取,而最佳dc值的确定并不容易,并且当处理分布复杂、密度变化大的数据集时,算法生成的决策图中类簇中心点与非类簇中心点的区分不够明显,使类簇中心的选取变得困难。针对这些问题,对其算法进行了优化,并提出了基于K近邻的比较密度峰值聚类算法(Comparative Density Peak Clustering algorithm Based on K-Nearest Neighbors,CDPC-KNN)。算法结合K近邻概念重新定义了截断距离和局部密度的度量方法,对任意数据集能自适应地生成截断距离,并使局部密度的计算结果更符合数据的真实分布。同时在决策图中引入距离比较量代替原距离参数,使类簇中心在决策图上更加明显。通过实验验证,CDPC-KNN算法的聚类效果整体上优于CFSFDP算法与DBSCAN算法,分离度实验表明新算法使类簇中心与非类簇中心点的区分度得到有效提高。展开更多
针对密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC)聚类无特定形状的实际数据集时聚类精度欠佳的问题,提出一种最优化密度估计的密度峰聚值类算法。使用最优Oracle逼近(Oracle approximating shrinkage,...针对密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC)聚类无特定形状的实际数据集时聚类精度欠佳的问题,提出一种最优化密度估计的密度峰聚值类算法。使用最优Oracle逼近(Oracle approximating shrinkage,AS)计算出最优协方差矩阵,利用最优协方差矩阵构造马氏距离,通过最优协方差矩阵提高DPC对数据相似度的区分能力,在此基础上结合K近邻算法,实现数据样本密度最优估计,利用最优密度估计提高DPC对实际数据集的聚类精度。在人工数据集和UCI真实数据集上进行仿真实验,实验结果表明,改进DPC算法的思路是可行的。展开更多
离群点检测任务是指检测与正常数据在特征属性上存在显著差异的异常数据。大多数基于聚类的离群点检测方法主要从全局角度对数据集中的离群点进行检测,而对局部离群点的检测性能较弱。基于此,本文通过引入快速搜索和发现密度峰值方法改...离群点检测任务是指检测与正常数据在特征属性上存在显著差异的异常数据。大多数基于聚类的离群点检测方法主要从全局角度对数据集中的离群点进行检测,而对局部离群点的检测性能较弱。基于此,本文通过引入快速搜索和发现密度峰值方法改进K-means聚类算法,提出了一种名为KLOD(local outlier detection based on improved K-means and least-squares methods)的局部离群点检测方法,以实现对局部离群点的精确检测。首先,利用快速搜索和发现密度峰值方法计算数据点的局部密度和相对距离,并将二者相乘得到γ值。其次,将γ值降序排序,利用肘部法则选择γ值最大的k个数据点作为K-means聚类算法的初始聚类中心。然后,通过K-means聚类算法将数据集聚类成k个簇,计算数据点在每个维度上的目标函数值并进行升序排列。接着,确定数据点的每个维度的离散程度并选择适当的拟合函数和拟合点,通过最小二乘法对升序排列的每个簇的每1维目标函数值进行函数拟合并求导,以获取变化率。最后,结合信息熵,将每个数据点的每个维度目标函数值乘以相应的变化率进行加权,得到最终的异常得分,并将异常值得分较高的top-n个数据点视为离群点。通过人工数据集和UCI数据集,对KLOD、LOF和KNN方法在准确度上进行仿真实验对比。结果表明KLOD方法相较于KNN和LOF方法具有更高的准确度。本文提出的KLOD方法能够有效改善K-means聚类算法的聚类效果,并且在局部离群点检测方面具有较好的精度和性能。展开更多
文摘快速搜索与发现密度峰值聚类算法(Fast Search and Discovery Density Peak Clustering Algorithm,CFSFDP)的聚类效果十分依赖截断距离dc的主观选取,而最佳dc值的确定并不容易,并且当处理分布复杂、密度变化大的数据集时,算法生成的决策图中类簇中心点与非类簇中心点的区分不够明显,使类簇中心的选取变得困难。针对这些问题,对其算法进行了优化,并提出了基于K近邻的比较密度峰值聚类算法(Comparative Density Peak Clustering algorithm Based on K-Nearest Neighbors,CDPC-KNN)。算法结合K近邻概念重新定义了截断距离和局部密度的度量方法,对任意数据集能自适应地生成截断距离,并使局部密度的计算结果更符合数据的真实分布。同时在决策图中引入距离比较量代替原距离参数,使类簇中心在决策图上更加明显。通过实验验证,CDPC-KNN算法的聚类效果整体上优于CFSFDP算法与DBSCAN算法,分离度实验表明新算法使类簇中心与非类簇中心点的区分度得到有效提高。
文摘针对密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC)聚类无特定形状的实际数据集时聚类精度欠佳的问题,提出一种最优化密度估计的密度峰聚值类算法。使用最优Oracle逼近(Oracle approximating shrinkage,AS)计算出最优协方差矩阵,利用最优协方差矩阵构造马氏距离,通过最优协方差矩阵提高DPC对数据相似度的区分能力,在此基础上结合K近邻算法,实现数据样本密度最优估计,利用最优密度估计提高DPC对实际数据集的聚类精度。在人工数据集和UCI真实数据集上进行仿真实验,实验结果表明,改进DPC算法的思路是可行的。
文摘离群点检测任务是指检测与正常数据在特征属性上存在显著差异的异常数据。大多数基于聚类的离群点检测方法主要从全局角度对数据集中的离群点进行检测,而对局部离群点的检测性能较弱。基于此,本文通过引入快速搜索和发现密度峰值方法改进K-means聚类算法,提出了一种名为KLOD(local outlier detection based on improved K-means and least-squares methods)的局部离群点检测方法,以实现对局部离群点的精确检测。首先,利用快速搜索和发现密度峰值方法计算数据点的局部密度和相对距离,并将二者相乘得到γ值。其次,将γ值降序排序,利用肘部法则选择γ值最大的k个数据点作为K-means聚类算法的初始聚类中心。然后,通过K-means聚类算法将数据集聚类成k个簇,计算数据点在每个维度上的目标函数值并进行升序排列。接着,确定数据点的每个维度的离散程度并选择适当的拟合函数和拟合点,通过最小二乘法对升序排列的每个簇的每1维目标函数值进行函数拟合并求导,以获取变化率。最后,结合信息熵,将每个数据点的每个维度目标函数值乘以相应的变化率进行加权,得到最终的异常得分,并将异常值得分较高的top-n个数据点视为离群点。通过人工数据集和UCI数据集,对KLOD、LOF和KNN方法在准确度上进行仿真实验对比。结果表明KLOD方法相较于KNN和LOF方法具有更高的准确度。本文提出的KLOD方法能够有效改善K-means聚类算法的聚类效果,并且在局部离群点检测方面具有较好的精度和性能。
