衰减窗口模型下基于密度的数据流聚类算法
基于模型的聚类算法
基于模型的聚类算法基于模型的聚类算法是一种利用数据样本建立统计模型的无监督聚类算法。
该算法通过对数据样本进行统计分析，建立适合数据分布的概率模型，然后根据数据样本与概率模型之间的符合程度进行样本划分，得到不同类别的聚类结果。
常见的基于模型的聚类算法包括高斯混合模型聚类（GMM）、期望最大化算法（EM）、均值漂移聚类、马尔可夫随机场聚类等。
以下分别对这些算法进行介绍：1. 高斯混合模型聚类（GMM）高斯混合模型聚类是一种基于统计分布的聚类算法，它假设每个类别的数据分布符合多元高斯分布，即用n维正态分布描述样本的数学模型。
算法中需要估计每个类别的均值、协方差矩阵和权重系数，通过期望最大化算法（EM）来完成模型参数的求解。
当模型参数确定后，样本根据其符合模型的程度来被分配到不同的类别。
2. 期望最大化算法（EM）期望最大化算法是一种求解高斯混合模型参数的迭代算法。
它假设所有样本在每次迭代中都来自于一个隐变量，即隐含数据。
在每次迭代中，该算法通过计算每个隐含数据类别在当前参数下的期望值和最大化参数的对数似然来更新参数。
3. 均值漂移聚类均值漂移聚类是一种基于密度的聚类方法，它通过计算样本点在当前密度估计函数下的梯度方向，来确定下一个更新位置，并不断迭代该过程，直到满足停止条件为止。
该算法能够自适应地发现数据分布的多峰性，适用于非球形分布的数据聚类。
4. 马尔可夫随机场聚类马尔可夫随机场聚类是一种基于图模型的聚类方法，它将样本的聚类问题转化为图上的标签传播问题。
算法的核心是利用每个样本点周围的邻居点信息作为先验概率，计算每个样本点属于某一类别的后验概率，然后通过标签传递来更新样本的类别。
该算法能够处理不同形状和大小的聚类簇，适用于空间大、样本稀疏的数据聚类。
基于模型的聚类算法具有计算复杂度低、可调参数少、更适合于多峰分布的数据等优点。
但由于该算法假设数据分布符合某一种概率模型，所以对于不符合假设的数据分布，其聚类效果可能会受到影响。
分布式密度和中心点数据流聚类算法的研究
法具 有较高的数据流聚类质量 ， 并且有效降低系统的通信代价 。
１ 基 本 概 念
由于实际数据流应用 中大多 为进化 的数据 流 ， 即随着时 间
ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｏ ｒ ｎ ｏ ｎ — ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ．Ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ，ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ｃ ａ ｙ ｔ ｉ ｍｅ ｗ ｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ ｍｅ ｃ ｈ ｎｉ ａ ｓ ｍ，ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ
ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ｎ ａ ｍ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ Ｄ Ｄ Ｃ Ｓ — ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ａ ｉ ｍ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ Ｃ ｌ ｕ Ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｌ ｅ ｓ ｓ
口， 在分布 式环境 下对数据流进行聚 类。实验 结果表明 ， Ｄ Ｄ Ｃ Ｓ — Ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ算法具有 较高的聚类质量与较低 的通信代价。 关键词
中 图分 类 号
密度 中心点 分布 式 数据流聚类
Ｔ Ｐ ３ ９ 文献标识码 Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ － ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ０ ５ ０
一种基于概率密度的数据流聚类算法
顺序存取并被读取一 次或 有限次。典 型的数据流有 高速公 路 传感器 网络 的监测信 息数据 ， 电信公 司大 型交换机 上 的通话 记 录数据 以及气象 、 环境 的监测数据 等。 由于数 据流 的特殊 性， 在短时间 内有 大量 的数据 到达 ， 使得 传统的数据 查询 、 分 析、 挖掘等算法不 能直接应用 于数据 流 ， 促使人们设计新的算
ｃ ｓｒ ｌ ｔ 过程对数据流进行 初级 聚类 ， ｕｅ 阶段性 地存 储数据 流详
细的摘要 信息 ， 对数 据 采用 增 量 式 的处 理 和更 新。 离线 的
ｍ ｃ —ｌ ｔ 过 程通过 用户输 入参 数来对Байду номын сангаас 线过 程存储 的摘 ａｒ ｃ ｓ ｒ ｅ ｕｅ 要信息进 行聚类 。通常用户感兴趣 的是 最近 的数 据而不是 全
类 问题 。针 对该 问题 ， 出 了一 种基 于概 率 密度 的数据 流 聚 类算 法 。此 方 法 不需要 存 储 全部 的历 史 提 数据 ， 需要 存储 新 到 达 的数 据 并 对其 应 用 Ｅ 算 法 ， 用 高斯 混合 模 型 增 量 式地 更 新概 率 密度 函 只 Ｍ 利 数 。 实验表 明 ， 该算 法对 于解 决数 据流 聚 类问题 非常 有效 。
Ａｐ ．２ ０７ ｒ ０
种基 于概 率 密度 的数 据 流聚 类算 法
张 伟， 陈春 燕
（ 江南 大学 信 息工程 学 院 ， 苏 无锡 ２４２ ） 江 １１２ 摘
（ ｃＵ＠ １６ ｃｍ ｃｙ ｌ ２ ．ｏ ） 要 ： 据流 具有数 据 量无 限且 流速快 等特 点 ， 得传 统 的聚 类算 法不 能直接应 用于数据 流聚 数 使
密度聚类算法详解课件
04
密度聚类算法在数据挖掘中的应用 场景
在图像分类中的应用
01
总结词
密度聚类算法在图像分类中能够有效地识别和区分不同类别的图像。
02
详细描述
通过构建像素之间的相似性矩阵，密度聚类算法可以发现图像中的密集
区域和稀疏区域，从而将不同的图像分为不同的类别。
03
应用案例
DBSCAN算法可以用于图像分类，例如在人脸识别、物体识别等应用中
密度聚类算法详解课件
目录
CONTENTS
• 密度聚类算法概述 • DBSCAN算法详解 • DENCLUE算法详解 • 密度聚类算法在数据挖掘中的应用场景 • 密度聚类算法的优缺点及未来发展趋势
01
密度聚类算法概述
定义与背景
定义
密度聚类算法是一种基于数据密 度的聚类方法，通过搜索数据空 间中的密集区域来发现聚类。
参数与优化策略
参数
DENCLUE算法的主要参数包括高斯混合模型的组件数、高斯分布的协方差矩阵 、迭代次数等。这些参数需要根据具体数据集和问题进行调整和优化。
优化策略
在算法的迭代过程中，可以使用EM算法来优化高斯混合模型的参数，以及使用 K-means算法来对密度分布进行聚类。此外，可以使用一些启发式方法来初始化 高斯混合模型的参数，以提高算法的性能。
DENCLUE（Density based Clustering based on Locally Aggregated Mode Learning）是一种基于密度的聚类算法 。它通过学习局部模式的密度分布来进行聚类。
数学模型
该算法主要基于概率密度估计，通过学习数据的局部密度分 布来进行聚类。它使用一个高斯混合模型（GMM）来估计数 据的局部密度分布，并使用一个聚类算法（如K-means）对 估计的密度分布进行聚类。
聚类算法的分类
聚类算法的分类
聚类算法是一种机器学习算法，其目的是将数据集中的对象分成不同的组或簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。
聚类算法的分类可以根据不同的算法思想和应用场景进行划分。
1. 基于原型的聚类算法：该类算法将每个簇表示为一个原型，
如质心、中心点或者最典型的对象，然后通过计算每个对象到原型的距离来确定其所属簇。
常见的算法包括K-means、K-medoids等。
2. 基于层次的聚类算法：该类算法将对象逐层进行分组，直到
达到某个终止条件。
常见的算法包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类等。
3. 基于密度的聚类算法：该类算法将簇定义为密度相连的对象，可以处理噪声和离群点。
常见的算法包括DBSCAN、OPTICS等。
4. 基于网格的聚类算法：该类算法将数据集划分为网格，并在
每个网格内进行聚类操作。
常见的算法包括CLIQUE、STING等。
5. 基于模型的聚类算法：该类算法假设数据集由多个组成成分
混合而成，每个组成成分对应一个簇。
常见的算法包括高斯混合模型、潜在狄利克雷分配等。
聚类算法在许多领域都有广泛的应用，如生物学、社交网络分析、文本挖掘等。
选择适合的聚类算法可以有效地提高数据分析的效率和准确性。
- 1 -。
DBSCAN基于密度的聚类算法
N Eps ( p) {q | q在数据集 D中，distance(p , q) Eps}
核心对象：如果对象的Eps邻域至少包含最小数目MinPts的对 象，则称该对象为核心对象。 边界点：边界点不是核心点，但落在某个核心点的邻域内。 噪音点：既不是核心点，也不是边界点的任何点
DBSCAN算法概念
数据集中特定点的密度通过该点Eps半径之内的点计 数(包括本身)来估计。
显然，密度依赖于半径。
DBSCAN
• 基于密度定义，我们将点分为：
稠密区域内部的点(核心点) 稠密区域边缘上的点(边界点) 稀疏区域中的点(噪声或背景点).
DBSCAN
• 核心点(core point) :在半径Eps内含有超过 MinPts数目的点，则该点为核心点 这些点都是在簇内的 • 边界点(border point):在半径Eps内点的数量小 于MinPts，但是在核心点的邻居 • 噪音点(noise point):任何不是核心点或边界点 的点.
“直接密度可达”和“密度可达”概念示意描述
解答：根据以上概念知道：由于有标记的各点M、P、O和R的Eps近邻均包含3个 以上的点，因此它们都是核对象；M是从P“直接密度可达”；而Q则是从M“ 直接密度可达”；基于上述结果，Q是从P“密度可达”；但P从Q无法“密度可达 ”(非对称)。类似地，S和R从O是“密度可达”的；O、R和S均是“密度相连”的 。
p是从对象q关于Eps和MinPts密度可达的(density-reachable)。
密度相连：如果存在对象O∈D，使对象p和q都是从O关于Eps和MinPts 密度可达的，那么对象p到q是关于Eps和MinPts密度相连的(densityconnected)。
数据仓库与数据挖掘考试习题汇总3
1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP 是基于关系数据库的OLAP 实现，而MOLAP 是基于多维数据结构组织的OLAP 实现。
实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
1010、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL 过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
基于密度的聚类和基于网格的两大聚类算法
DENCLUE:基于密度分布函数的聚类
2
DBSCAN
基于密度的簇是密度相连的点的集合 主要思想
寻找被低密度区域分离的高密度区域 只要临近区域的密度（单位大小上对象或数据点的数
目）超过某个阈值，就继续聚类
13
OPTICS：通过点排序识别聚类结构
数据集的排序可以用图形描述，有助于可视化和理解数据集 中聚类结构，例如下图是一个简单的二维数据集的可达图。 其中三个高斯“凸起”反映数据集中比较稠密的部分。
14
OPTICS：通过点排序识别聚类结构
Step 1：有序种子队列初始为空．结果队列初始为空 ； Step 2：如果所有点处理完毕．算法结束；否则选择一个未处理对象（ 即不在结果队列中）放人有序种子队列： Step 3：如果有序种子队列为空，返回Step 2，否则选择种子队列中的 第一个对象P进行扩张： Step 3.1：如果P不是核心节点．转Step 4；否则，对P 的E邻域内任一 未扩张的邻居q 进行如下处理 Step 3.1.1：如果q已在有序种子队列中且从P到 q的可达距离小于旧值 ，则更新q的可达距离，并调整q到相应位置以保证队列的有序性； Step 3.1.2：如果q不在有序种f队列中，则根据P 到q的可达距离将其插 入有序队列； Step 4：从有序种子队列中删除P．并将P写入结果队列中，返回Step 3
Step4 否则（即p为核心对象），给 Neps(p)中的所有对象打上一个新的类标签 newid，然后将这些对象压入堆栈的Seeds中； Step5 让CurrentObject = Seeds.top；然后检索属于Neps(CurrentObject) 的 所有对象；如果| Neps(CurrentObject) |>MinPts，则剔除已经打上标记的 对象，将余下的未分类对象打上类标签newid，然后压入堆栈； Step6 Seeds.pop，判断Seeds是否为空，是，则执行Step1 ，否则执行Step5。
基于相对密度的数据流模糊聚类算法
析处 理这些传感器数据 流已显得极为重要 。数据流聚类 问题
一
２０ 年 ，ａ ｅｇ ０ ６ Ｃ ｏ ｎ 等人提出 了数据流聚类 Ｄ ｎ ｔ ｍ算 Ｆ ｅＳｒ ａ ｅ
法［ 。它相对 Ｃｕ ｔ ａ ｌＳｒ ｍ有 很大 的改进 ， 够在 有噪声 条件 ｅ 能
直是吸 引许 多研究者关 注的热点 问题 ， 已提 出多种一次性
摘 要 提 出的基 于相 对密度 的数据 流模糊聚 类算 法结合 了相对 密度聚类和模糊聚类的优点 ， 能形成任意形状 、 多密
度分辨 率的层次聚类结果。同时， 利用微簇空间位置重叠关 系， 定义 了微簇 集合 间的差运算 ， 而有效地 支持 了用户 从 指定时间窗 口内的数据 流聚类要 求。通过 与 Ｃ ｕ ｔｅｍ 算法在 聚类质 量和 处理 时 间两个方 面的 比较 分析 ， ｌＳｒａ 发现基 于
（ ｏｌ ｇｅｏ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｓｅ ａ ａ ａ ｍｅ ｔ Ｎａｉｎ ｌＵ ｎｖ ｒ ｉ ｆＤｅ ｅ ｓ ｃ ｎ ｌｇ Ｃｈ ｎ ｓ ａ４１ ０７ Ｃｈ ｎ ） Ｃ ｌ ｆＩｆ ｒ ｔｏ Ｓｙ ｔｍ ｎｄＭ ｎ ｇｅ ｎ ， ｔｏ ａ ｉｅｓｔ ｏ ｆｎ ｅＴｅ ｈ ｏｏ ｙ， ａ ｇ ｈ ０ ３， ｉ ａ ｅ ｙ
Ｋｅ ｗｏｄ Ｍ ｕｔ＿ｅ ｏｕ ｉｎ ｃｕ ｔｒｎ ， ｕ ｚ ｌｓｅ ｉｇ， ｔ ｔｅ ｍ ， ｌｔ ｅｄ ｎ ｉ ｙ ｒｓ ｌＩ ｓ ｌ ｔ ｌｓｅｉｇ Ｆ ｚ ｙｃｕ ｔｒｎ Ｄａ ａｓｒ ａ Ｒｅａｉ ｅ ｓｔ ｒ ０ ｖ ｙ
随着计算 机和传感器技术 的发展和应用 ， 数据 流挖掘技 术在 国内外得 到广泛研究 。它在 网络监控 、 券交 易分 析、 证 电 信记 录分 析等方 面有 着 巨大 的应用前 景 。特别 在军 事 应用
四种常用聚类方法
聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。
即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。
主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。
下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。
k-means聚类算法k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。
由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。
目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。
k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。
k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。
这个过程不断重复，直到准则函数收敛。
通常，采用平方误差准则，其定义如下：E=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\in C_i}\left\|p-m_i\right\|^2这里E是数据中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，$m_i$是簇$C_i$的平均值[9]。
该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离，当然也可以用其他距离度量。
算法流程：输入：包含n个对象的数据和簇的数目k；输出：n个对象到k个簇，使平方误差准则最小。
步骤：(1) 任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2) 根据簇中对象的平均值，将每个对象(重新)赋予最类似的簇；(3) 更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值；(4) 重复步骤(2)、(3)直到簇中心不再变化；层次聚类算法根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。
基于密度的优化数据流聚类算法
ａｇ ｒｔｍ ｏ ｓ பைடு நூலகம்ｅ ｏ ｄｐａ ｔ ａｉ ｎ ｆｅ ｔ ｅ ｅ ｓ ｎ ｃ ｉｖ ｓａｈｇ ｅ ｕ ｌ ｆｃｕ ｔｒｎ ． ｌｏ ｈ ｐ ｓｅ ｓｓｇ ｏ ｒ ｃｉ ｌｙ ａ ｄｅ ｃｉ ｎ ｓ ｄａ ｈ ｅ ｅ ｉｈ ｒｑ ａｉ ｏ ｌｓｅ ｇ ｉ ｃ ｔ ｖ ａ ｙ ｔ ｉ
点来 改善 聚类 效果 。实验结果表 明， 改进算 法具有 良好 的适 用性和有 效 性， 能够取 得较 高的聚 类质 量。 关键词 ： 数据流 ；聚 类； 密度 ；双检 测 时间策略 ；数据挖 掘 中 图法分类号 ： Ｐ １ Ｔ ３１ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：００７２ ２ １） ２４５ —４ １０ ０４（０ ０ ２ ７ ６０
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｔ ａ ； ｃｕ ｔｒ ｇ ｄ ｎ ｉ ； ｄ ｕ ｌ ｅｅ ｔ ｎｔ ｔａｅ ｙ ｄ ｔ ｉｉｇ ｙｗｏ ｄ ： ａａｓ ｅ ｍｓ ｌｓｅ ｎ ； ｅ ｓｔ ｒ ｉ ｙ ｏ ｂｅｄ ｔｃｉ ｍｅｓ ｔｇ ； ａ ｍ ｎｎ ｏ ｉ ｒ ａ
Ｏ 引 言
近 年 来 ， 多 应 用 中 的 数 据 是 以 流 的 形 式 产 生 的 ， 如 网 许 例
摘 要： 了解 决数 据流 聚类算 法中有效 处理 离群 点这 一 关键 问题 ， 为 改进 了基 于 密度 的数据 流 聚类算 法 ， Ｄ ｎ ｔ ａ 在 ｅ Ｓ ｅｍ算 法 ｒ
基 础 上提 出 了 具 有 双 检 测 时 间 策 略 Ｄ Ｔ （ｏｂｅ ｅ ｃｏ ｉ ｒｔ ｙ 的 基 于 密 度 的数 据 流 聚 类 算 法 。该 策 略 在 数 据 流 流 速 Ｄ ｓｄ ｕｌ ｄｔ ｔ ｎｔ ｓａ ｇ ） ｅ ｉ ｍｅ ｔ ｅ 波动 的 情 况 下 ， 合 时 间 与 流 数 据 数 量 两 方 面 因 素 对 微 簇 进 行 测 试 。通 过 在 线 动 态 维 护 和 删 减 微 簇 ， 存 可 能 升 级 的 离群 结 保
大数据环境下的密度聚类算法
大数据环境下的密度聚类算法在大数据环境下，密度聚类算法是一种用于发现高密度数据区域的有效工具。
密度聚类算法基于数据点之间的密度，将数据点划分为不同的簇，每个簇内的数据点相对密集而簇间的数据点相对稀疏。
本文将介绍几种常用的大数据环境下的密度聚类算法，包括DBSCAN、OPTICS和HDBSCAN。
一、DBSCAN算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过确定数据点的密度来划分簇。
它的核心思想是，对于每个数据点，如果其邻域内的数据点数量大于等于事先指定的阈值，则将其归为一个簇。
而不满足这个条件的数据点将被视为噪声或边界点。
DBSCAN算法的优点在于可以发现任意形状的簇，对噪声和离群点具有一定的鲁棒性。
然而，在处理大规模数据时，DBSCAN算法的效率较低。
二、OPTICS算法（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）OPTICS算法是一种改进的密度聚类算法，它通过构建一个数据点的可及性图来发现簇结构。
可及性图中的X轴表示数据点排序，Y轴表示数据点的核心距离，通过分析可及性图，可以确定簇的边界和样本点的密度。
OPTICS算法的优点在于可以发现任意形状的簇，并且不需要预先指定阈值。
然而，对于具有高维数据和大规模数据的情况下，OPTICS算法的效率也不够高。
三、HDBSCAN算法（Hierarchical Density-Based Spatial Clusteringof Applications with Noise）HDBSCAN算法是一种层次化的密度聚类算法，它通过构建一棵树状结构来发现数据的聚类结构。
HDBSCAN算法可以自动识别不同密度级别的簇，并将数据点分配到合适的簇中。
HDBSCAN算法的优点在于可以处理任意形状的簇，并且自动确定簇的个数。
一种基于密度的空间聚类算法
一种基于密度的空间聚类算法
谱聚类（Spectral Clustering）是一种基于密度的空间聚类算法，旨在根据空间结构，以聚类分隔为几个部分。
这种算法指出，当数据点之间存在一定距离关系时，数据点可以被组织为多个簇，这些簇可以抽象为一个谱，其聚类依赖于谱上的谱级而进行划分。
谱聚类既考虑了空间关系，又考虑了数据的相似性，并将它们有机结合起来。
谱式聚类将数据抽象为一个图模型，模型中的顶点是数据点，边是数据点之间的关系，该图通过计算谱级将结果进行聚类，由此引入基于密度的聚类算法。
谱聚类最常用于聚类紧凑性高的数据集，只有在数据的紧凑性较高的情况下，其聚类结果才能表现出较好的聚类效果。
此外，它还具有反应速度快、聚类结果稳定、聚类结果明确的特点，这是让它被广泛使用的最主要原因，使它成为了当今聚类技术中最重要的算法之一。
基于密度方法的聚类.
层次聚类优缺点 层次聚类方法是不可逆的，也就是说，当通过凝聚式的方 法将两组合并后，无法通过分裂式的办法再将其分离到之 前的状态，反之亦然。 另外，层次聚类过程中调查者必须决定聚类在什么时候停 止，以得到某个数量的分类。 在不必要的情况下应该小心使用层次聚类方法。
DBSCAN聚类过程
第4步，在数据库中选择一点4，由于在以它为圆心的，以1为半径的 圆内包含5个点，因此它是核心点，寻找从它出发可达的点（直接可 达4个，间接可达3个），聚出的新类{1，3，4，5，9，10，12}，选择 下一个点。
密度聚类方法
划分聚类方法
层次聚类方法 密度聚类方法 ：基于密度的聚类方法以数据集在空间分布上的稠 密程度为依据进行聚类，无需预先设定簇的数量，因此特别适合对 于未知内容的数据集进行聚类。 网格聚类方法 模型聚类方法
基于密度方法的聚类- DBSCAN
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）一 个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与层次聚类方法不同，它将 簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划 分为簇，并可在有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类。
k-means 算法
k-means 算法基本步骤
1. 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； 2. 根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离； 并根据最小距离重新对相应对象进行划分； 3. 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)； 4. 计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则算法终止；如果条 件不满足则回到步骤2。
一种改进的基于密度的抽样聚类算法
一种改进的基于密度的抽样聚类算法
胡彩平;秦小麟
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2007(012)011
【摘要】基于密度的聚类算法DBSCAN是一种有效的空间聚类算法,它能够发现任意形状的聚类并且有效地处理噪声.然而,DBSCAN算法也有一些缺点,例如,①在聚类时只考虑空间属性没有考虑非空间属性;②在对大规模空间数据库进行聚类分析时需要较大的内存支持和I/O消耗.为此,在分析DBSCAN算法不足的基础上,提出了一种改进的基于密度的抽样聚类(improved density-based spatial clustering algorithm with sampling,IDBSCAS)算法,使之能够有效地处理大规模空间数据库,并且它不仅考虑了空间属性也考虑了非空间属性.2维空间数据的测试结果表明,该算法是可行、有效的.
【总页数】6页(P2031-2036)
【作者】胡彩平;秦小麟
【作者单位】南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京,210016;南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种基于主成分和密度的改进型动态数据流聚类算法 [J], 琚春华;梅铮;许寰
2.一种改进的基于局部密度的聚类算法 [J], 关晓惠;钱亚冠;孙欣欣
3.一种改进的基于密度的聚类算法 [J], 李乐;陈鸿昶;李鹏
4.一种基于初始点密度最大的改进型ISODATA聚类算法 [J], 李润青;谢明鸿;黄冰晶
5.一种基于初始点密度最大的改进型ISODATA聚类算法 [J], 李润青;谢明鸿;黄冰晶
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时间滑动窗口内基于密度的数据流聚类算法
０ 引 言
随着计算机技术 、 信技术 以及 网络技术 的飞速发展 ， 通 许 多应 用领域时刻都在产生连续 达到 、 持续增 长 、 动态进化化 的 数据—— 数据流”～ ， 常见 的应用 有网络监控 日志 、 银行交 易
关 键 词 ： 据 流 ； 类 ； 动 窗 口 ； 簇 ； 标 模 型 数 聚 滑 微 界 中 图 分 类 号 ： Ｐ ｌ．３ Ｔ ３ 】 １ 文 献 标 志 码 ： Ａ
Ｄｅ ｓｔ ｂａ ｅ ａ ａ ｓｒ ａ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｖ ｒ ｎ ｉｙ— ｓ ｄ ｄ ｔ ｔ ｅ ｍ ｃｕ ｔ ｒｎ ｌｏ ｉｈ ｏ ｅ
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一种基于滑动窗口的流数据聚类算法
⼀种基于滑动窗⼝的流数据聚类算法第⼀个以流数据为分析对象的聚类算法是由Sudipto Guha 等提出的STREAM 算法。
这种算法根据分治原理，使⽤⼀个不断迭代的过程实现有限空间对数据流进⾏K-means聚类，但该算法⽆法处理演化的数据流。
Aggarwal 在总结上述⽅法本质缺陷的基础上提出了⼀个数据流聚类框架Clustream[5]，其核⼼思想是将聚类过程分为在线和离线两个阶段。
在线部分的任务是存储数据流的汇总结果，⽣成⼀种称为微聚类的信息存储结构，并按⾦字塔式时间结构将中间结果进⾏保存。
离线部分既是根据⽤户指定的观察时段及聚类数量，快速⽣成聚类结果的过程。
CluStream 不⾜之处在于需要⽤户指定聚类簇数k，要求强⾏输⼊固定的聚类簇数必然影响真实的聚类形态分布。
同时，算法是以K-means 算法为基础，对⾮凸形状聚类效果不好，⽆法发现任意形状的聚类，且当噪声数据增多时，聚类质量急骤下降。
Aggarwal 等后续提出了专门针对⾼维连续属性数据流的HPStream 算法，该算法引⼊了⼦空间聚类，并提出了具有遗忘特性的聚类结构，使⽤⾼维投影技术和衰减结构来处理⾼维数据流，HPStream 算法对⾼维数据流具有很好的健壮性。
但算法中需要⽤户来指定平均聚类维数，⽤户⼀般并不具备这种领域知识，成为该算法的瓶颈。
Cao 等⼈提出了基于密度的两阶段聚类⽅法,即DenStream 算法，该算法仍然沿⽤CluStream 算法中的双层结构，创造性的引⼊了潜在微聚类簇和孤⽴点微聚类簇结构，具备对孤⽴点的分析能⼒，即随着数据流不断进化，算法可以识别在某⼀时间段有可能演变成聚类簇的孤⽴点或“潜在聚类”，从⽽更加准确的捕获真实的聚类形态。
但由于算法中采⽤全局⼀致的绝对密度作为参数，使得聚类结果对参数⼗分敏感，⽽且它不⽀持指定的时间窗⼝内实时数据流的演化分析。
受到⼴泛关注的3 类⽅法是基于⽹格的数据流聚类技术[6-9]、⼦空间聚类技术[7-9]、混合属性数据流聚类[10]，代表了当前数据流聚类研究的主流⽅向。
一种基于势能模型的数据流聚类算法
一种基于势能模型的数据流聚类算法
舒越;解庆;刘永坚;唐伶俐
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2022(39)11
【摘要】传统的数据流聚类算法大部分将距离作为相似度度量标准,这造成对噪点敏感的问题,聚类效果不理想。
针对这种情况,提出一种基于势能模型的数据流聚类算法PHAStream,该算法结合在线/离线两阶段数据流聚类框架和基于势能模型的层次聚类算法PHA,可以有效处理噪点问题。
初始化阶段使用PHA聚类算法得到初始微簇;在线阶段,对每个新到达的数据点,采用融合势能和距离的相似度度量标准来更新微簇,每隔一段时间采取剪枝策略删除过期的微簇,并调整所有微簇的类型;离线阶段,对所有正常微簇使用改进的PHA聚类算法得到最终聚类结果。
在两组真实数据集上的对比实验表明,PHAStream算法可以有效提高聚类质量、聚类纯度和时间效率。
【总页数】10页(P222-230)
【作者】舒越;解庆;刘永坚;唐伶俐
【作者单位】武汉理工大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种基于密度和约束的数据流聚类算法
2.一种基于质量估算的空间数据流聚类算法研究
3.一种基于小波概要的数据流量子聚类算法
4.一种基于滑动窗口的一趟数据流聚类算法
5.一种有抗体免疫的云模型数据流聚类算法仿真
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问题 。 而聚类分析作为一种基础 的数据挖掘手段 ， 如何 在数据 流 中进 行有效的聚类 ，受到ｌ 丁业 界和学术界 的 广泛关 注。 由于数据流 的特殊性 ， 在数据流环境下进行 聚类分析对算 法提出了更高的要求 ，传 统的聚类算经学 院 广西 柳州 ５ ４ ５ ０ ０ ６ ）
摘 要： 对 目前 主流数据流算 法 的优缺点 进行分析 后 ， 提 出了一 种衰减窗 口模 型下基于密 度的数据流 聚类算法Ｄ ＷＤ Ｃ ｌ ｕ Ｓ ｔ ｅ ａ ｍ。算法采用 衰减 窗 口技 术 ， 然后利用改进 的树结构来 维护和更新数据流 的摘要 信息 ， 最后利用周期性的剪枝策略 ， 定期删除过期 、 稀疏 的网格单元。 仿真实验表明 ， 相对于以往 的数据 流聚类算法 ， 该算法可获得较好的聚类质量 ， 较小 的内存开销和较高 的数据处理能力。
随着信息技术 的飞速发 展 ，在现实生 活中的很多 领域， 如传感 器网络监控 日志 、 互 连 网上用 户点击 流 、 银行交 易信息 等都产 生了一种变化 速度快 、 连续到达 、 持续增 长 、 潜在无 限的数据一 数据 流【 ｌ ＿ 。 如何从这样一
种新 型的数据 中获取 知识 ，日益成 为一个研 究的热点
第 ２ ９卷 第 ６期
２ ０ １ ３年 ６月
科 技 通 报
ＢＵＬ Ｌ Ｅ Ｔ Ｉ Ｎ ＯＦ Ｓ Ｃ Ｉ ＥＮＣ Ｅ ＡＮＤ Ｔ Ｅ ＣＨＮ０Ｌ ０Ｇ Ｙ
Ｖｏ １ ． ２ ９ Ｎｏ ． ６
Ｊ ｕ ｎ ．２ ０ １ ３
衰减 窗 口模 型下基 于密度 的数据流聚类算 法
类。 该算法虽能 达到较好 的聚类效果 ， 但只对 当前 的数 据流进行描述 ，没有 反映出数据流 的动态变化 。２ ０ ０ ２
年， Ｃ ａ ｌ ｌ ａ ｇ ｈ ａ ｎ 等人提 出了Ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ 嘲算法 ，该算 法 以Ｋ —
ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 算法为基础 ， 能使得簇 与簇 内元组间 的误差平方 和最小 ，但也不 能反 映数 据流 的动态变化 。２ ０ ０ ３ 年，
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关键词 ： 数据 流 ； 聚类 ； 衰减 窗 Ｉ ７ ： ； 维度树 ； 网格
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ２
文献标识码 ： Ａ
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