基于信息熵降维的混合属性数据流聚类算法
基于距离与熵的混合属性数据流聚类算法
基于距离与熵的混合属性数据流聚类算法
基于距离与熵的混合属性数据流聚类算法（MAD-StreamClust）是一种用于处理包含多种属性的数据流的聚类算法。
该算法结合了距离度量和熵的思想，对原始数据进行特征选择，并采用
K-Means算法进行聚类。
该算法的主要思路是，在数据流进入系统之前，通过特征选择方法筛选出最重要的属性，并根据这些属性建立起数据流的描述模型。
描述模型可以用来预测新数据，将其分类到合适的聚类中。
在数据流不断更新的过程中，会运用熵的理论方法对聚类进行更新和合并，保证聚类的稳定性与准确性。
MAD-StreamClust算法的主要步骤包括：
1. 特征选择：利用信息增益或相关性等方法选择出最有区分能力的属性，并建立描述模型来描述数据流。
2. 数据流聚类：在特征选择后获得的描述模型上，利用K-Means算法对数据流进行聚类。
3. 聚类更新与合并：利用熵的理论方法对聚类进行更新和合并，保证聚类的稳定性与准确性。
该算法在处理多种混合属性的数据流时，表现出较高的稳定性和准确性。
特别是在处理高维数据流时，可以有效地减少数据描述的维度，提升算法的效率。
另外，该算法对于数据流的增量更新也具有良好的适应性，可以在不重新处理整个数据流的情况下，直接针对新增的数据进行聚类操作，保证了算法的实时性和效率。
在实际应用中，MAD-StreamClust算法可以用于多领域的数据处理任务，如金融、医疗等领域，可以很好地帮助用户对海量数据进行细粒度的划分和分析。
基于信息熵的FCM聚类算法
基于信息熵的FCM聚类算法
邢婷;邢治国;王凤领
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2010(031)023
【摘要】针对模糊聚类存在的数据收缩问题的不足,提出了一种改进现有模糊聚类算法的方法,并进行仿真实验研究.模糊C-均值(FCM)算法主要通过目标函数的迭代优化来实现集合划分,以信息熵作为模糊C-均值算法的约束条件,给出改进算法的推导过程,得出改进后的模糊C-均值算法的隶属度和聚类中心,实现了模糊C-均值的改进算法.实验结果可以表明,改进的模糊C-均值算法是有效的,能够表现出比模糊C-均值算法更好的性能,在实际应用中可以取得较好的聚类效果.
【总页数】4页(P5092-5095)
【作者】邢婷;邢治国;王凤领
【作者单位】哈尔滨德强商务学院计算机与信息工程系,黑龙江,哈尔滨,150025;三锐系统株式会社事业统括部,日本,东京,101-0021;哈尔滨德强商务学院计算机与信息工程系,黑龙江,哈尔滨,150025
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于信息熵原理与FCM算法的市场细分方法 [J], 林盛;吕红艳
2.一种基于信息熵约束的快速FCM聚类水下图像分割算法 [J], 王士龙;徐玉如;万
磊;唐旭东
3.基于信息熵加权的FCM交通状态识别研究 [J], 曹洁;张丽君;侯亮;陈作汉;张红
4.基于PSO-TVAC的中心自适应权的FCM聚类算法 [J], 胡建华;尹慧琳
5.基于FCM聚类算法的多分组和分层的协作缓存策略 [J], 胡昌桂;王翊;欧梦添;许耀华;黄林生
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一种基于信息熵的混合数据属性加权聚类算法
一种基于信息熵的混合数据属性加权聚类算法赵兴旺;梁吉业【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2016(053)005【摘要】同时兼具数值型和分类型属性的混合数据在实际应用中普通存在，混合数据的聚类分析越来越受到广泛的关注。
为解决高维混合数据聚类中属性加权问题，提出了一种基于信息熵的混合数据属性加权聚类算法，以提升模式发现的效果。
工作主要包括：首先为了更加准确客观地度量对象与类之间的差异性，设计了针对混合数据的扩展欧氏距离；然后，在信息熵框架下利用类内信息熵和类间信息熵给出了聚类结果中类内抱团性及一个类与其余类分离度的统一度量机制，并基于此给出了一种属性重要性度量方法，进而设计了一种基于信息熵的属性加权混合数据聚类算法。
在10个 UCI 数据集上的实验结果表明，提出的算法在4种聚类评价指标下优于传统的属性未加权聚类算法和已有的属性加权聚类算法，并通过统计显著性检验表明本文提出算法的聚类结果与已有算法聚类结果具有显著差异性。
%In real applications , mixed data sets with both numerical attributes and categorical attributes at the same time are more common . Recently , clustering analysis for mixed data has attracted more and moreattention .In order to solve the problem of attribute weighting for high-dimensional mixed data ,this paper proposes an attribute weighted clustering algorithm for mixed data based on information entropy .The main work includes :an extended Euclidean distance is defined for mixed data , which can be used to measure the difference between the objectsand clusters more accurately and objectively . And a generalized mechanism is presented to uniformly assess the compactness and separation of clusters based on within-cluster entropy and between-cluster entropy . Then a measure of the importance of attributes is given based on this mechanism .Furthermore ,an attribute weighted clustering algorithm for mixed data based on information entropy is developed .The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated in comparison with the widely used state -of-the-art clustering algorithms for ten real life datasets from UCI .Finally ,statistical test is conducted to show the superiority of the results produced by the proposed algorithm .【总页数】11页(P1018-1028)【作者】赵兴旺;梁吉业【作者单位】山西大学计算机与信息技术学院太原 030006;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学太原 030006【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于信息熵降维的混合属性数据流聚类算法 [J], 谭建建;郑洪源;丁秋林2.一种改进的基于大数据集的混合聚类算法 [J], 张晓;王红3.一种基于划分的混合数据聚类算法 [J], 常茜茜;张月琴4.基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法 [J], 姜智涵;朱军;周晓锋;李帅5.一种基于密度峰值的针对模糊混合数据的聚类算法 [J], 陈奕延; 李晔; 李存金因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于信息熵的模糊聚类新算法研究
基于信息熵的模糊聚类新算法研究
苏璇;王晓晔;王卓
【期刊名称】《天津理工大学学报》
【年(卷),期】2010(026)005
【摘要】本文针对传统FCM(模糊C均值)聚类算法对初始中心值非常敏感,并且对数据集属性要求过高的缺陷,提出了采用信息熵的方法对聚类中心进行初始化,以此来降低算法对初始聚类中心的依赖.同时为了使算法能够对任意形状的簇进行聚类,本文引用了类合并的思想,将任意形状的簇分割成小类,再通过一定的规则将小类对进行合并.实验结果证实了在FCM基础上改进的模糊聚类新算法能够识别任意形状的簇,并大大降低了FCM算法对初始聚类中心的依赖.
【总页数】4页(P57-60)
【作者】苏璇;王晓晔;王卓
【作者单位】天津理工大学,计算机与通信工程学院,天津,300384;天津理工大学,计算机与通信工程学院,天津,300384;天津理工大学,计算机与通信工程学院,天
津,300384
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法 [J], 张运凯;王方伟;戴敬书;黄文艳;陈艳红
2.基于信息熵模糊聚类和粗糙集理论故障的模糊判据研究 [J], 李俊;孟涛;张立新;易当祥
3.基于信息熵的新的词语相似度算法研究 [J], 王小林;陆骆勇;邰伟鹏
4.基于功率谱信息熵与GK模糊聚类的生物组织变性识别方法 [J], 胡伟鹏;刘备;邹孝;赵新民;钱盛友
5.一种基于信息熵与K均值迭代模型的模糊聚类算法 [J], 吴春旭;吴镝;蒋宁
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一种混合属性数据流聚类算法
周 杰
（ 华 大学 自动 化 系 北 京 １ ０ ８ ） 清 ０ ０ ４
摘
要
数 据 流 聚 类 是 数 据 流 挖掘 中 的重 要 问题 ． 现实 世 界 中 的 数 据 流 往 往 同 时 具 有 连 续 属 性 和 标 称 属 性 ， 现 但
有 算 法 局 限 于 仅 处 理 其 中 一 种 属性 ， 对 另一 种采 取 简 单 舍 弃 的 办 法 ． 而 目前 还 没 有 能 在 算 法层 次 上 进 行 混 合 属 性 数 据 流 聚 类 的算 法 ． 中提 出 了一 种 针 对 混 合 属性 数 据 流 的聚 类 算 法 ； 立 了数 据 流 到 达 的 ？ 松 过 程 模 型 ； 频 度 文 建 白 用 直方 图对 离 散 属 性 进 行 了 描 述 ； 出 了混 合 属 性条 件 下 微 聚 类 生 成 、 新 、 并 和 删 除 算 法 ． 公 共 数 据 集 上 的 实 给 更 合 在 验表 明 ， 中 提 出 的算 法具 有 鲁 棒 的性 能 ． 文 关键 词 数 据 挖 掘 ； 据 流 ； 类 分 析 ； 合 属 性 ； 松 过 程 数 聚 混 泊
中 图 法分 类号 ＴＰ １ ３１
Ａ ｔ ｒ ｇ ｎ ｏ ｓ Ｄａ ａ Ｓ ｒ ａ Ｃｌ ｓ ｅ ｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉｈｍ Ｈｅ ｅ ｏ ｅ ｅ ｕ ｔ ｔ ｅ ｍ ｕ ｔ ｒ ｎ ｇ ｒ ｔ
ＹＡＮＧ ｕ — ＺＨ ０Ｕ ｉ Ｃｈ ｎ Ｙｕ Ｊｅ
（ ｐ ｒｍｅ ｔ ｆ Ａｕｏ ａ ｉ ｎ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｔｍ ｔ ，Ｔｓ ｇ ｕ ｎ ｖ ｒｉ ｏ ｏ ｉ ｈ ａＵ ｉ ｅｓｔ ｎ ｙ，Ｂ ｉｉ ｇ １ ０ ８ ） ｅｊｎ ０ ０ ４
ｏ ｈ ｒ ｃ ｓ ． Ｓ ｃ ｎ ｌ ｔ ｄ ｆ ｅ ｈ ｉｔ ｇ ａ ｄ ｓ ｒｐ ｉ ｎ ｏ ｈ ｉ ｃ ｅ ｅ ａ ｔ ｉ ｕ ｅ ｎ Ｍ ｉｒ ｆｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｅ ｏ ｄ ｙ ｉ ｅ ｉ ｓ ｔ ｅ ｈ ｓ ｏ ｒ ｍ ｅ ｃ ｉ ｔｏ ｆ ｔ ｅ ｄ ｓ ｒ ｔ ｔ ｒｂ ｔ ｓ ｉ ｃ ｏ ｎ
基于相对密度和熵的混合属性聚类融合算法
基于相对密度和熵的混合属性聚类融合算法余泽【摘要】Mixed attributes data clustering is a research hotspot in recent years. For mixed attributes data clustering algorithm, it requires handling numeric attributes and categorical attributes simultaneously. However many algorithms have not very good balance with numeric and categorical attributes, and the cluster results are not satisfied. For mixed attributes data set, a new clustering ensemble algorithm based on intersection is proposed. It processes the numeric attributes with a new relative density clustering algorithm, and processes the categorical attributes with a clustering algorithm based on information entropy. Then it fuses these two cluster members with a cluster fusion algorithm based on intersection. Finally, it gets the clustering results. It is validated by taking an experiment on UCI data set Zoo, and compared with the existing k-prototypes algorithm and EM algorithm. The experiment result shows that the new algorithm has higher flexibility and accuracy. The influence of the intersection element ratioand to the result is also discussed.%混合属性聚类是近年来的研究热点，对于混合属性数据的聚类算法要求处理好数值属性以及分类属性，而现存许多算法没有很好得平衡两种属性，以至于得不到令人满意的聚类结果。
基于网格和MST的混合属性流数据聚类算法
基于网格和MST的混合属性流数据聚类算法作者：俞智君,张凤斌来源：《电脑知识与技术》2010年第19期摘要:现有的流数据聚类算法往往只能处理单一属性类型的流数据,或是不能发现任意形状的聚类。
针对这个问题,该文提出一种混合属性流数据聚类算法GTMS,算法使用了网格及MST(最小生成树)技术,采用基于信息增益和几何相邻的方法来计算混合类型数据相似度。
实验表明该算法能够有效地处理混合属性流数据。
关键词:流数据聚类;混合属性;网格;最小生成树中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)19-5220-03A Heterogeneous Data Stream Clustering Algorithm Based on Grid and MSTYU Zhi-jun, ZHANG Feng-bin(School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China)Abstract: Most of the exiting streaming clustering algorithms can deal with only single type attributes,or they can't discover clusters with arbitrary shape.To solve the problem,GTMS is proposed for clustering stream data with mixed data types, grid and minimum spanning tree techniques is used in the algorithms,using a kind of geometric adjacency and information gain found on mixing data similarity.Experimental results show that the algorithm can deal with the stream data with mixed data types.Key words: stream data; mixed attributes; grid; minimum spanning tree随着网络技术和通信技术日新月异地发展,一种被称为“流数据”的新型数据仓库得到了快速的发展。
降维聚类算法
降维聚类算法是一种用于数据分析和机器学习的算法，它可以将高维数据集降维到较低维度，同时保持数据之间的相似性，以便于进一步分析。
降维聚类算法在许多领域都有广泛的应用，如生物信息学、市场分析、社交网络分析等。
降维聚类算法的基本原理是将高维数据集中的样本划分为不同的簇，每个簇中的样本具有相似的特征。
通过降维，可以将高维数据集中的特征数量减少到较低的维度，从而降低计算复杂度，提高算法的效率。
同时，降维算法还需要保留数据之间的相似性，以便于后续的分析和可视化。
常用的降维聚类算法包括K-means聚类、主成分分析（PCA）等。
其中，K-means聚类是一种简单易用的聚类算法，它将数据集中的样本划分为不同的簇，每个簇由一个质心表示。
PCA 是一种常用的主成分分析算法，它可以将高维数据集降维到较低的维度，同时保留数据之间的相关性。
在实际应用中，降维聚类算法通常与其他算法结合使用，如层次聚类、DBSCAN聚类等。
这些算法可以与PCA等降维算法结合使用，进一步提高聚类的精度和效率。
聚类分析的结果可以用于可视化，如使用热图、散点图等可视化工具将聚类结果展示出来。
这些可视化工具可以帮助用户更好地理解数据集中的不同特征和不同样本之间的关系。
此外，降维聚类算法还可以与其他机器学习算法结合使用，如分类、回归等算法，以提高模型的准确性和泛化能力。
总之，降维聚类算法是一种重要的数据分析工具，它可以将高维数据集降维到较低的维度，同时保持数据之间的相似性。
通过与其他算法结合使用，降维聚类算法可以应用于各种领域的数据分析和机器学习任务中，提高模型的准确性和效率。
在实际应用中，用户需要根据具体的数据集和任务选择合适的降维聚类算法，并进行适当的参数调整和优化，以提高模型的性能和准确性。
机器学习中的降维与聚类算法
机器学习中的降维与聚类算法机器学习是一门研究如何让计算机模仿或者实现人类的学习和智能的学科。
在机器学习中，降维和聚类算法是非常重要的两个概念。
降维算法是指通过对数据进行处理，减少数据的维度，以达到简化数据分析和处理的目的。
在现实生活中，我们经常面临的问题是数据维度过高，导致计算量大、存储空间大、处理效率低下的问题。
降维算法就是为了解决这些问题而诞生的。
在机器学习中，常用的降维算法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
主成分分析是一种常用的无监督降维算法，通过线性变换将原始数据变换为低维空间，保留了原始数据的大部分信息。
主成分分析的原理是找到最能解释数据方差的方向，将数据映射到这个方向上，从而达到降维的效果。
线性判别分析也是一种降维算法，它与主成分分析不同的是，线性判别分析是一种有监督的算法，它不仅考虑数据的方差，还考虑了数据的类别信息。
线性判别分析通过寻找一个投影向量，将数据在这个投影向量上的类别间距最大化，同类样本之间距离最小化，从而实现数据的降维。
降维算法一般可以分为线性降维和非线性降维两种。
除了上述的主成分分析和线性判别分析，还有一种非线性降维算法叫做流形学习。
流形学习是一种通过保持数据的局部关系，将高维数据映射到低维空间的方法。
常用的流形学习算法有等距映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）等。
聚类算法是将相似的数据分为若干组或者簇的方法。
聚类算法在机器学习中具有广泛的应用，它可以帮助我们发现数据中的潜在结构，从而更好地理解和分析数据。
在机器学习中，常用的聚类算法有K-means聚类和层次聚类算法等。
K-means聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据分为K个簇，使得同一簇内的数据距离最小，不同簇之间的数据距离最大。
层次聚类算法是一种自底向上（凝聚型）或自顶向下（分裂型）的聚类算法，它通过构建层次化的聚类树来实现数据的聚类。
除了K-means聚类和层次聚类算法，还有一种常用的聚类算法叫做密度聚类算法。
基于距离与熵的混合属性数据流聚类算法
基于距离与熵的混合属性数据流聚类算法本文研究了一种新型的混合属性数据流聚类算法，名为“基于距离与熵的混合属性数据流聚类算法”（HDTDM）。
数据流聚类算法的主要目的是将复杂的动态数据流快速分类、压缩和消除冗余。
然而，面对混合属性的数据流聚类，传统的聚类方法具有较大的局限性，HDTDM 利用距离函数和熵函数来弥补这一缺陷。
首先，它通过计算每个对象之间的距离函数来衡量它们之间的相似性，以在离散型和连续型属性混合的情况下构建一组更加精确的样本点。
然后，它使用熵函数来减少类间熵，即在给定簇数的情况下最大化类内熵，以实现更加精确和有效的数据流聚类算法。
最后，它进行实验验证，进一步证明HDTDM 比传统算法在聚类精度、聚类稳定性和聚类效率上都有更高的表现。
随着物联网时代来临，物联网数据流的场景越来越多，数据流聚类算法的应用越来越广泛。
物联网数据流的特征是属性类型混合，它的多种属性往往具有离散型和连续型的特点，对于这种复杂的数据流，传统的聚类算法已经力不从心。
针对这一问题，本文提出的混合属性数据流聚类算法（HDTDM），旨在解决上述问题。
HDTDM聚类算法的总体流程如下：首先，构建离散型和连续型属性混合的数据集，并对该数据集进行标准化处理；接着，计算每个对象之间的距离函数，并将该数据集进行聚类聚合；然后，使用熵函数来最大化内部簇variety，最小化簇之间的熵；最后，使用聚类结果作为输出进行数据分析及其相关挖掘。
HDTDM在聚类精度、聚类稳定性和聚类效率方面对传统算法进行了改进。
实验结果表明，HDTDM比传统算法在类内熵、类间熵、聚类精度、聚类稳定性和聚类效率方面都有更高的表现。
实验结果表明，HDTDM是一个有效的数据流聚类算法，具有良好的可扩展性和抗干扰性，能够很好地应对混合属性的数据流聚类问题。
由于HDTDM算法实现了物联网数据流的高效分类、压缩和消除冗余，它大大提高了物联网应用的可用性。
此外，聚类算法在支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（NB）分类器等机器学习算法中也得到了广泛应用，从而提高了模型准确性。
一种基于图划分的混合属性数据聚类算法
一种基于图划分的混合属性数据聚类算法
黄树成;李甜;沙爱晖
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2013(030)007
【摘要】实际应用中存在着大量同时具有数值型和符号型属性的混合属性数据,研究混合属性数据的聚类具有重要意义.经典聚类算法仅仅处理数值型数据或符号型属性数据,对混合属性数据往往无效.现有混合属性数据聚类算法分别将数值型属性和符号型属性数据单独计算,忽视了两种属性之间的相关性,聚类效果不理想.提出一种基于图划分的混合属性数据聚类算法.算法将一行属性值定义为一个图节点,计算图节点的相似性,采用一种自适应调节属性权重的方法,将数值和符号属性的相似性统一成一个互联合相似度矩阵.用图划分方法对数据进行聚类划分,通过迭代寻优的方法调整数据之间的契合度,从而求得类内相似度最大并寻得最优解.实验结果表明,混合属性聚类算法与其他方法相比具有明显的优势.
【总页数】4页(P11-13,135)
【作者】黄树成;李甜;沙爱晖
【作者单位】江苏科技大学计算机科学与工程学院江苏镇江212003;江苏科技大学计算机科学与工程学院江苏镇江212003;江苏科技大学计算机科学与工程学院江苏镇江212003
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种高维混合属性数据聚类算法 [J], 孙浩军;闪光辉;高玉龙;袁婷
2.一种新的基于图划分聚类算法——GAGPBCUK算法 [J], 李小红;罗敏
3.一种混合属性数据流聚类算法 [J], 杨春宇;周杰
4.一种混合属性数据的聚类算法 [J], 张艳丽;郑诚
5.一种改进的混合属性数据聚类算法 [J], 陈丹;王振华
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信息熵加权的协同聚类算法的改进与优化
信息熵加权的协同聚类算法的改进与优化传统的聚类算法在处理大规模数据时，常常面临着效率低下和结果不准确的问题。
针对这一问题，研究者提出了一种基于信息熵加权的协同聚类算法，该算法通过对数据样本进行信息熵计算和权重分配，提高了聚类的准确性和效率。
本文将对该算法进行改进与优化，探索如何进一步提升其性能。
一、算法原理信息熵加权的协同聚类算法是一种基于信息熵和协同过滤的聚类算法。
其主要步骤如下：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化等处理，以提高数据质量和可用性。
2. 相似度计算：通过定义适当的相似度度量方法，计算样本之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括欧几里德距离、余弦相似度等。
3. 信息熵计算：对于每个样本，计算其所在类别的信息熵。
信息熵是一个度量类别不确定性的指标，通过熵的计算可以揭示样本所属类别的不确定性程度。
4. 权重分配：根据样本的信息熵值，对样本进行权重分配。
信息熵越大，说明样本所属类别的不确定性越高，相应地，该样本的权重也越大。
5. 聚类划分：基于样本的权重，采用K-means等聚类算法将数据集划分为不同的类别。
二、改进与优化1. 加速相似度计算：传统的相似度计算方法在处理海量数据时效率低下，可以通过引入近似计算或采样等技术来加速相似度计算的过程。
2. 优化信息熵计算：信息熵的计算过程可能会消耗大量的计算资源，可以通过引入熵的近似估计方法，如频率估计或直方图估计等，减少计算开销。
3. 动态权重调整：在传统的算法中，样本的权重是固定不变的，但实际情况下，数据集中的样本可能会发生变化。
因此，可以采用动态权重调整的策略，根据样本的实际情况进行权重的更新和调整。
4. 多层次聚类：基于信息熵加权的协同聚类算法通常只能进行单层聚类，无法处理具有层次结构的数据集。
可以引入层次聚类算法，将数据集分层次进行聚类处理，从而提升算法的适用范围和效果。
三、实验与分析我们在多个真实数据集上对改进后的信息熵加权的协同聚类算法进行了实验。
基于信息熵的FCM聚类算法
・智 能技 术 ・
计 算机 工程 与 设计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅｎ ｄ ｅ ｇ ｏ ｐｔ ｇ ｅｒ ｇ ｎ ｓ ｎ ｅＥ ｎ ｉ ａ Ｄ ｉ
基于信息熵的 Ｆ Ｍ 聚类算法 Ｃ
邢ｈ ｗ ａ ｅｍ ｏ ｉｅ ｌｏｉ ｍ ｅｓｔｅｂ ｔ ｒｖ ｌ ｉ ｎ ｅｆｒ ａ ｃ ｈ ｎｔ ｅｆｚ ｙ Ｃ— ａ ｓａｇ ｒ ｈ ａ ｄｒｃ ｉｅ ｅ ｅｕｔ ｓ ｏ ｔ ｔｈ ｄｆ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｇ ｔ ｅｔ ａｉ ｔ ａ ｄｐ ｒｏ ｓ ｈ ｔ ｉ ｔ ｈ ｅ ｄｙ ｍ ｎ ｅｔａ ｈ ｕ ｚ ｍｅ ｌｏ ｔｍ， ｎ ｅ ｅｖ ｄｔ ｎ ｉ ｈ
（． 尔滨德 强 商务 学院 计 算机 与信 息 工程 系，黑龙 江 哈 尔滨 １０ ２ ； １哈 ５０５ ２ ．三锐 系统株 式会社 事 业统 括部 ， 日本 东京 １ １ ０ １ ０． ２） ０
摘 要 ： 对 模 糊 聚 类 存 在 的 数 据 收 缩 问 题 的 不 足 ， 出 了一 种 改 进 现 有 模 糊 聚 类 算 法 的 方 法 ， 进 行 仿 真 实验 研 究 。 糊 针 提 并 模
Ｃ 均 值 （Ｃ 算 法 主 要 通 过 目 标 函 数 的 迭 代 优 化 来 实 现 集 合 划 分 ，以信 息 熵 作 为 模 糊 Ｃ 均 值 算 法 的 约 束 条 件 ，给 出 改 一 Ｆ Ｍ） 一
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基于信息熵的空间对象群聚类算法
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定义５空间对象群主题对象的距离）若空间对象群 Ｓ和 （
Ｓ 的主题对象分别为 、 Ｄ ｆ １ ，则 和 Ｓ 的主 ， ， ∈【 】 ， 题对 象的距离 定义为 ｄ０， ） （ ＝ ，其中 ，ｄ ， ，为 Ｏ 和 Ｄ 的 ｆ ０ｆ （ ０） ｉ ， 欧式距离。
kmeans聚类算法与熵聚类算法
K-means聚类算法与熵聚类算法是机器学习和数据挖掘领域常用的无监督学习方法。
它们都是通过对数据进行分组来寻找数据内在的结构和模式。
一、 K-means聚类算法的原理和流程1.1 K-means算法的原理K-means聚类算法是一种基于中心点的聚类算法。
它的基本思想是将数据集划分为K个簇，每个簇内的数据点与该簇的中心点具有最小的距离，而不同簇之间的数据点的距离较大。
K-means算法的目标是最小化簇内数据点与其对应中心点之间的距离之和。
1.2 K-means算法的流程K-means算法的流程大致可以分为以下几步：（1）初始化K个中心点，可以随机选择数据集中的K个样本作为中心点；（2）对每个样本，计算其与K个中心点的距离，并将其归类到距离最近的簇中；（3）更新每个簇的中心点，将其设置为该簇内所有样本的平均值；（4）重复步骤（2）和（3），直到簇内数据点的分配不再发生变化或达到预设的迭代次数。
1.3 K-means算法的优缺点K-means算法的优点包括简单易实现、计算效率高等。
但其也存在一些缺点，例如K值需事先确定、对初始中心点敏感等。
二、熵聚类算法的原理和流程2.1 熵聚类算法的原理熵聚类算法是一种基于信息论的聚类方法。
其基本思想是通过最小化簇内数据点的信息熵来进行聚类。
熵聚类算法可以分为两种：簇内熵最小化算法和簇间熵最大化算法。
2.2 簇内熵最小化算法簇内熵最小化算法的目标是使得每个簇内的数据点相似度较高，即簇内的数据点之间的差异较小。
这可以通过最小化每个簇的熵来实现。
2.3 簇间熵最大化算法簇间熵最大化算法的目标是使得不同簇之间的差异较大，即簇之间的数据点之间的差异较大。
这可以通过最大化不同簇之间的信息熵来实现。
2.4 熵聚类算法的流程熵聚类算法的流程主要包括以下几步：（1）计算簇内每个数据点的信息熵；（2）将数据点归类到信息熵最小的簇中；（3）重复步骤（1）和（2），直到满足停止条件。
2.5 熵聚类算法的优缺点熵聚类算法的优点包括不需要预先设定簇的个数、对初始值不敏感等。
机器学习中的聚类算法与降维算法
机器学习中的聚类算法与降维算法聚类算法与降维算法是机器学习中常用的技术手段，用于数据分析与预测。
聚类算法通过将数据分成不同的组别，使得同一组内的数据相似度较高，组间数据的相似度较低，降维算法则通过压缩数据维度，保留数据的主要特征，减少数据的冗余信息。
聚类算法聚类算法是一种无监督学习的方法，它将数据根据相似度进行分组。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和密度聚类等。
K-means算法是一种迭代的聚类算法，它将数据分成K个不同的簇，每个簇具有相似的特征。
算法的工作原理是随机选择K个质心，然后将数据点分配到最近的质心，重新计算质心位置，直到质心位置不再变化或达到停止条件。
层次聚类算法通过不断合并或分割数据点来构建聚类层次结构。
该算法从每个数据点开始，逐步合并相似的数据点或簇，形成越来越大的簇群。
密度聚类算法以数据点的密度为基础，将高密度区域作为簇的中心。
它通过确定数据点周围的邻近点数量来判断密度，将具有足够邻近点数量的区域定义为一个簇。
降维算法降维算法通过减少数据的维度，保留数据的主要特征，以提高计算效率和模型的训练性能。
经典的降维算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和t-SNE等。
主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，它通过线性转换将原始数据映射到一个新的坐标系上，使得新坐标系的维度低于原始数据。
PCA的目标是使得转换后的特征具有最大的方差，即保留了原始数据的主要信息。
线性判别分析（LDA）是一种监督降维方法，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的低维空间，使得不同类别的样本尽可能地分开。
LDA的目标是最大化不同类别之间的距离，同时最小化相同类别之间的距离。
t-SNE算法是一种非线性降维方法，它通过将高维数据映射到一个低维空间，保持样本之间的相似关系。
t-SNE通过优化目标函数，使得低维空间中的样本对应于高维空间中的近邻样本。
聚类算法和降维算法在机器学习中扮演着重要的角色。
机器学习中的聚类算法与降维算法
机器学习中的聚类算法与降维算法机器学习是一种通过对大量数据进行分析和学习，以便能够做出预测和决策的技术。
在机器学习中，数据的聚类和降维是两个非常重要的技术。
聚类算法可以将数据集中的数据按照某种特定的标准进行分组，从而可以更好地理解数据之间的关系。
而降维算法可以减少数据集中的特征数量，从而可以更好地进行数据分析和处理。
在本文中，我们将分别介绍聚类算法和降维算法，并探讨它们在机器学习中的应用。
一、聚类算法聚类是一种无监督学习算法，它可以将数据集中的数据按照某种特定的标准进行分组。
通过聚类算法，我们可以更好地理解数据之间的关系，并可以对数据进行更有效的分析。
1. K均值算法K均值算法是一种常用的聚类算法，它的基本思想是通过迭代的方式将数据点划分到K个聚类中。
具体来说，K均值算法首先随机选择K个聚类中心，然后计算每个数据点到这些聚类中心的距离，并将数据点划分到距离最近的聚类中心中。
接着，更新每个聚类中心的位置，直到聚类中心不再变化为止。
K均值算法的优点是简单、易于理解和实现，但是它也有一些缺点，例如对初始聚类中心的选择比较敏感，而且容易陷入局部最优解。
2.层次聚类算法层次聚类算法是一种将数据点逐步分组的聚类算法。
具体来说，层次聚类算法首先将每个数据点看作一个单独的聚类，然后在每一步中合并距离最接近的两个聚类，直到所有的数据点都被合并为止。
层次聚类算法的优点是不需要事先知道聚类的数量，而且可以在任意时刻停止合并过程从而得到指定数量的聚类。
但是它也有一些缺点，例如时间复杂度较高，而且对异常值比较敏感。
3. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点三种类型，然后通过这些类型来识别聚类。
DBSCAN算法的优点是可以在不知道聚类数量的情况下识别聚类，而且对异常值不敏感。
但是它也有一些缺点，例如对数据点密度不均匀的情况下表现不稳定。
二、降维算法降维是一种减少数据集中的特征数量的技术，通过降维算法，我们可以更好地进行数据分析和处理。
纯度 聚类算法公式
纯度聚类算法公式
纯度是聚类算法中的一种评价指标，用于衡量聚类结果的好坏程度。
它是通过将同一类别的样本归为一类，使得聚类结果与真实标签或者专家的人工标注结果尽可能一致。
常见的纯度计算方法有两种：基于信息熵的熵纯度和基于分类错误率的准确性纯度。
1. 熵纯度：
熵纯度是基于信息熵的计算纯度的方法，它衡量了一个聚类结果中类别的混乱程度。
熵纯度的计算公式如下：
纯度 = 1 - H(C|K) / H(C)
其中，H(C|K)为给定聚类结果K时类别随机变量C给出信息熵，H(C)为类别随机变量C的信息熵。
信息熵衡量了一个随机变量中的不确定性，纯度通过熵纯度来衡量聚类结果的稳定性和一致性。
2. 准确性纯度：
准确性纯度是基于分类错误率的计算纯度的方法，它衡量了一个聚类结果中分类错误的样本所占的比例。
准确性纯度的计算公式如下：
纯度 = 1 - E / N
其中，E为分类错误的样本数量，N为总的样本数量。
准确
性纯度越高，说明聚类结果的分类错误率越低，聚类结果与真实标签或者人工标注结果越一致。
选择适当的纯度计算方法取决于具体的聚类问题和数据集特点。
对于存在噪声和异常点的数据集，熵纯度可能更适用；而对于分类错误率更为敏感的问题，准确性纯度可能更合适。
在实际应用中，可以综合考虑两种纯度计算方法。
总的来说，纯度是聚类算法中用于评价聚类结果的重要指标，它通过衡量聚类结果的类别一致性来度量聚类算法的性能。
不同的纯度计算方法可以从不同的角度对聚类结果进行评估，选择合适的纯度计算方法可以更好地反映聚类结果的质量。
聚类算法在降维处理中的应用研究
聚类算法在降维处理中的应用研究随着科技的发展，数据的数量爆炸式增长，对数据的处理和利用也越来越重要。
在数据分析中，数据降维是一个重要的概念，即通过某种方法将原始数据映射到低维空间中，以便于可视化、模型构建和计算。
在数据降维中，聚类算法是一个很实用的工具，它可以将高维的数据点进行聚类，从而方便进行后续的降维处理。
本文将重点探讨聚类算法在降维处理中的应用研究。
一、聚类算法的基本原理聚类算法是指将一组数据按照相似程度分为若干组，同组内的数据相似度高，组间的数据相似度低。
聚类算法的基本原理是，在高维空间中寻找相似的数据点，并将它们尽可能地聚在一起，从而构成一个类。
聚类算法一般分为层次聚类和非层次聚类两种。
层次聚类是指从各个数据点出发，不断将其合并形成一个大的集群，直到最后只剩下一个集群。
非层次聚类则是根据距离矩阵将数据点分成若干个类别，然后根据不同的聚类算法进行集群。
二、K-means算法在降维处理中的应用K-means算法是一种常用的聚类算法，它的基本思想是将数据点分为K个簇，并使得每个簇与其它簇之间的差别尽可能地大。
具体实现时，一般采用贪心策略将数据点随机分为K个簇，然后迭代进行调整，直到达到最优状态。
在数据降维中，K-means算法可以将高维度的数据点进行聚类，从而找到各个类别的中心点。
然后，将距离该中心点较远的数据点删除，从而达到降维的效果。
K-means算法的本质是将高维度数据点进行聚类，因此在对数据进行降维处理时，需要根据实际情况对聚类结果进行评估，以确保降维的有效性。
三、DBSCAN算法在降维处理中的应用DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它的基本思想是将密度大于某一阈值的数据点聚成一类，并实现自动确定簇的数目。
和K-means算法不同，DBSCAN算法不需要指定聚类的数目，可以根据数据的特性自动确定簇的数量。
在数据降维中，DBSCAN算法可以将高维度的数据点进行聚类，从而找到各个类别的密度中心。
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ｒ， 顺 序 到 达 。 Ｘ ｍ… ＝［ Ｉ 】 ， ， Ｉ ， ＝［ ２…， Ｂ
：… ｙ］ ＋ ： ， ，ｂ， ｄ表示数据点 Ｘ ｍａ 的维度为 ｄ，其 中，
（≤ｉ 日 表 示第 ｉ １ ≤ ） 个名词属性 ； （≤ ≤ ） １ 表示第 个数
值属性 。
作者 简介 ： 谭建建（９５ ， １８ 一） 男， 硕士研究 生， 主研方 向： 数据 挖掘 ，
信 息安全 ；郑洪源 ，副教授、博士 ；丁秋林 ，教授、博士 生导 师
构 ，采 用滑动窗 口获取 当前窗 １ ３中数据流的分布特征 。 目前大多数数据流聚类算法 只能处理 数值 属性。文献【】 ４
第３ ７卷 第 １ 期 ９
、０ ．７ ，１３
・
计
算
机
工
程
２ １年 １ ０１ ０月
Ｏ ｃｏ ｒ ２ ｌ ｔ ｂｅ ０ １
Ｎ Ｏ． ９ １
Ｃｏ ｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎｇ ｍ ｕｅ ｇｎ ｅｉ
软件 技 术 与数 据 库 ・
文章编号：１０ ４８ ｏ ） — ｏ ３ 文献标识码。 ０ Ｈ ２（ １ ｌ ８ ２ １９ Ａ
下面简单介绍现有 的一些经典数据流聚类算法 。 Ｃｕｔ ａ ｌＳｒ ｍ…是一个经典 的面 向数据流 的聚 类分析 算法。 ｅ 算法将聚类过程分为联机和脱机 ２个 阶段 ， 实现 了增量聚类 ， 能够做 出 ａ ｙｉ ｅ的 回应 。 ｎｔ ｍ 文 献ｆ】 ２提出 的Ｈ Ｓｒａ Ｐ ｔ ｍ算法框架针对 Ｃ ｕ ｔ ａ ｅ ｌＳｒ ｍ算法有 ｅ ２点改进 ：（） 用投 影聚类技术 处理 高维数据 流。（） 用衰 １ 采 ２采
减 函 数 减 弱 历 史 数 据 对 聚 类 的影 响 。 文 献 【】 出 了 一 种 面 向 Ｘ ３提 ＭＬ 数 据 流 的 聚 类 算 法
称 之为信息熵 ，简称 熵。 另外 ， 本文沿用 ＨＰ ｔ ａ 算法 的衰 减函数 ／ｆ＝２ ， Ｓｒ ｍ ｅ ’） （ 以减弱 历史 数据对 聚类的影响。
数据流提 出了 Ｅ Ｓｒａ 算法 ，对于名词属性 ，使用频度矩 ＨＰ ｔ ｍ ｅ 阵衡 量其 出现频度 ，并且提 出了基于信 息熵的降维方法 ；对
于数值属性 ，用标准差衡量数值 的离 散程 度 ，采用投影聚类
技术降低数值属性 的维度 。
定义 ２信 息熵）设某一概率系统 中有 个事件 ． 一 （ ， 一． ｘ一
Ｘ ， ，第 ｉ个事件 Ｘ 发生的概率 为 （ Ｉ２…，） 一ｘ ， ， ｎ ，当 事件 Ｘ 发 生后 ，给出的信息量为 Ｈ １ ，单位为 ｂｔ ＝一 ｂ ｉ 。由 ｎ个事件构成 的概率系统其产 生的平均信息量为 ：
Ｈ ＝ 一 １ ∑ ｂ
ｉ ＝１
２ 研究 现状 与 问题分析
表示名词属性维数 ； 表示数值属性维数。
通过算法 １ ，可 以得 到 Ｂ Ｑ） Ｃ（ 。
不是数值的平方和， 个值是∑ （ Ｔ）￣。 是簇 其第 ｆｔ ｌ ｘ －ｑ ） （
的创建 时间。 ＝∑ｆ ｔ ） （一 表示在 时～１ ％ ． ｓｉ ｃ ｅ ｓ ｄ ｂ ％ ５
［ ｙｗｏｄ ］ｄｔ ｒａ ｍｉｉｇ ｈ ｔ ｏ ｅ ｅ ｕ ｔｉｕｅ；ｒｑ ｅｃ ｔｘ ｉｆｒ ｔ ｎｅｔ ｐ ；ｉ ｎ ｉｎｒｄ ｃｉｎ Ｋｅ ｒ ｓ ａａｓｅ ｍ ｎｎ ； ｅｅ ｇ ｎｏ ｓ ｔｂ ｔｓｆ ｕ ｎｙｍａ ｉ；ｎｏｍａ ｏ ｎｒ ｙ ｄｍｅ ｓ ｕ ｔ ｔ ｒ ａｒ ｅ ｒ ｉ ｏ ｏ ｅ ｏ
ＤＯｈ １．９ ９ ．ｓ．０ ０３ ２ ．０ １．２ ０３ ６ ／ｉ ｎ１０ —４ ８２ １．９０ ６ ｊｓ １
１ 概述
近年来 ，由于计算机技术和通信技术 的发展 ，产生 了海
３ 概要数据结构设计和名词属性降维
本文 用到 的基本概念和公式如下 ：
量的实时数据流 ，例如工业 自动控制中的控制信息流、传感 器 网络 中的实 时信息流 。如何从这 些数据 流中获得有用 的知
ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ａ ｉ ｕ ａｅ ｈ ｔ ｒ ｇ ｎ ｏ ｓ ａｔ ｂ ｔ ｓ ａ ｄ ｈ ｇ ｄ ｍ ｅ ｓ ｏ ａ ａ ａ ｓ ｔ ． ｌ ｏ ｈ ｃ ｎ ｍ ｎ ｐ ｌ ｔ ｅ ｅ ｏ ｅ ｅ ｕ ｔ ｕ ｅ ｎ ｉ ｈ— ｉ ｎ ｉ ｎ ｌｄ ｔ ｅ ｓ Ｃｏ ｉ ｉ ｒ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ｈ ａ ｅ ｔ ｔ ｅ ＨＰＳ ｒ ａ ａｇ ｉｈ ｈ ｔｅ ｍ ｌ ｏｒｔ ｍ，ｉ ｌ ｔ ｒｎ ｒ ｃ ｓｏ ｔ ｃ ｕｓｅ ｇ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｓ ｉ
利用频度矩阵处理名词属性 ，通过基于信 息熵 的名词 属性选择方法降低 数据 维度。实验结果 表明 ， 该算法 能有 效处理混合属性和维度较高
的数据集 ，与 ＨＰ ｔ ａ 算法相 比，聚类精度有 ５ １ ％的提高 。 Ｓｒ ｍ ｅ ％～ ５
关健诃 ：数据流挖掘 ；混合属性 ；频度矩阵 ；信息熵 ；降维
识成为新 的研究热点 。其 中，数据流模 型上的聚类技术作为 数据挖掘 的重要方法得 到了广 泛的研究。本文针对混合属性
定义 ｌ数据流）数据流 由一系列无 限的、按照时间顺序 （ 到 达 的 多 维 实 例 组 成 ， 即 实 例 ｘ， 一 Ｘ ， ｘ ， … 在 时 刻
， ，… ，
Ｓ ＸＳ Ｌ ，该算法 以聚类 特征 指数直方 图作 为概 要数据结 Ｗ— Ｃ Ｓ
３ 概要数据结构 的设计 ． １ 为 了实现增量聚 类 ，算法需要一个能够在 内存 中实 时反
映聚类特征 的概 要数 据结构。为了满足 宏聚类的要求 ，里面 的值还需具有可加性 ，由此得 出：
Ｐ ｃ ， ＝（ ，， Ｃ Ｇ， ，Ｃ ， ， ｔ ｔ，） Ｆ （ ｔ Ｐ（ Ｆ ２ｆ ｆ Ｆ Ｉ ｆ ｗｆ，， ） ） ） （ ） ）ｃ
要数据结构 的集合 ；
新 到达 实例 的到达 时间 ， ｔ 当前 时间 。 Ｆ ２（ ｆ 一共有 是 ｃ Ｇ， ） ｂ 个值 ，这是 由每条记录一共有 ｂ维数值 属性决定的 ，同时
Ｂ Ｓ＝｛ ｃ（１ Ｂ （ ２ …， Ｃ（ ， Ｃ Ｂ ｃ） Ｃ Ｃ ） Ｂ Ｑ） ， ， …｝， 表 示 属 性 选 择
ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ， ｈｉ ｐ ｐ ｒ ｉ ｒ ｖ ｓ ｔ ｅ ｏ － ｎ ｒ ｃ ｓ ｎ ｈｅ ｏ — ｉ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ｈ ｒ ｂｅ ｔ ｓ ａ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｈ ｆ ｌ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ａ ｄ ｔ ｎ ｌｎ ｒ ｃ ｓ ｆ ＨＰＳ ｒ ａ ｌ ｒｔ ｍ，ｗｈｉｈ ｕ ｅ ｅ ｕ ｎ ｙ ｍａ ｒｘ ｔ ａ ｄ ｅ ｔ ｅ ｉ ｔｅ ｍ ａｇｏ ｈ ｉ ｃ ｓ ｓ ｆ ｑ ｅ ｃ ｔ ｏ ｈ ｎ ｌ ｈ ｒ ｉ
Ｅ ｍａ ：ｗ ｏ ｙ ０ ＠１３ ｍ ． ｉ ｏｄ０７ ６脚 ｌ
第 ３卷 ７
第１ ９期
谭 建建 ，郑洪源 ，丁秋林 ：基于信息熵降维 的混合属性数据流 聚类 算法
对结果排序 ，取熵最大 的前 ｃ个属性 ； 【
８ ３
其 中， Ｐ Ｃ， 是带有衰减函数的 ａ ｖ （ ｔ） ｆ Ｘ 大小 的频率矩阵 ，即 ：
Ｔ ｉｎｊ ｎ Ｚ ＮＧ ｎ －ｕ ｎ ＤＩ ｕｌ ＡＮ Ｊａ －ａ ， ＨＥ ｉ Ｈｏ ｇｙ ａ ， ＮＧ Ｑｉ－ｎ ｉ
（ ｌ ｇ ｆｎｏｍａｉｎＳ ｉｎｅａｄＴ ｃ ｎ ｌｇ ， ｎｉｇＵｎｖ ｒ ｔ ｆ ｒｎ ｕｉｓ ｎ ｔ ｎ ｕｉｓＮａｊ ｇ２ ０ １， ｉａ Ｃｏｌ ｅ ｆｒ ｔ ｃｅ ｃ ｅｈ ｏｏ ｙＮａｊ ｉｅｓｙｏ Ａｅｏ ａｔ ｄ ｒ ａ ｔ ， ｎｉ １０ ６ Ｃｈｎ ） ｅ ｏＩ ｏ ｎ ｎ ｉ ｃ ａ Ａｓ ｏ ｃ ｎ ［ ｓｒ ｃ］Ｅ ｉ ｅ ａａｓ ｅｍ ｌｓ ｒ ｇａｇ ｒｈ ａ ｏ ｅｌ ｔ ｔｅｄｔ ｒａ ｗｉ ｉｈｄｍｅ ｓ ｎ ｌ ｅｅｏｅ ｅ ｕ ｔ ｂ ｔｓＴ ｄ ｒｓ Ａｂｔａｔ ｘｓ ｄｄ ｔ ｔ ａ ｃｕｔｉ ｌｏ ｔｍｓ ｎｎ ｔ ａ ｗｉ ａａｓｅｍ ｔ ｈｇ —ｉ ｎｉ ａｈ ｔｒｇｎ ｏ ｓ ｔ ｕｅ． ｏａ ｄｅｓ ｔ ｒ ｅｎ ｉ ｃ ｄ ｈｈ ｔ ｈ ｏ ａｒ ｉ
中圈分类号： Ｐ １ Ｔ ３１
基 于信 息熵 降维的混合属 性数据 流聚 类算 法
谭建建 ，郑洪源 ，丁秋林
（ 南京航 空航 天大学信息科学与技术 学院 ，南京 ２ ０ １ ） １０ ６ 摘 要 ：现有 的数据流 聚类 算法无法处理高维混合属性 的数据 流。针对该问题 ，对 Ｈ Ｓｒ ｍ 算法 的脱机 聚类 和联机 聚类过程进行改进 ， Ｐ ｔａ ｅ
Ｃｌ ｓ ｅ ｉ ｇＡｌ ｏ ｉｈ ｏ ｔ ｔ ｅ ｍ ｔ ｔ ｒ ｇ ｎｅ ｕ ｔ ｉ ｕ ｅ ｕ ｔ ｒ ｎ ｇ ｒ ｔ ｍ ｆ ｒＤａ ａ Ｓ ｒ ａ ｗｉｈ Ｈｅ ｅ ０ ｅ ０ ｓＡｔｒ ｂ ｔ ｓ
Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ Ｅｎ ｒ ｐ ｍ ｅ ｉ ｎ Ｒｅ ｕ ｔ０ ｓ ｄ ０ ｎ ｏ ｍ ｔ０ ｔ ｏ ｙ Ｄｉ ｎｓｏ ｄ ｃ ｉ ｎ
ｓ Ｑ） ｃ（ 的集合 ；
ｘ 表示新到达 的实例 ；
ｋ 示最大簇数 ； 表
每个值都含有衰减 函数 。例如 ，第 个值 是 ∑， ｆ ） （ 一 （ 。 ）
Ｆ ｌ ｃ， 与 Ｆ ２（＿） 同 的是 ，Ｆ ， ｑ， 是 数 值 的和 ， Ｃ 『 ） （ ｆ Ｃ Ｃ， 不 ｆ ｆ Ｃ（ ｆ ） 而
ｃ ｔ ｇ ｒｃ ｌａ ｔ ｂ ｔ ｓ ａ ｄ ｕ ｅ ｈ ｒｎ ｉ ｌ ｆ ｉ ｆ ｒ ａｉ ｎ ｅ ｔｏ ｙ ｔ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆ ｈ ｇｈ ｄｉ ｎ ｉ ｎ． ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ａｅ ｏ ａ ｔ ｕ ｅ ｎ ｓ ｓｔ ｅ ｐ ｉ ｃ ｐ ｅ ｏ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｎ ｒ ｐ ｏ ｈａ ｌ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｉ ｍｅ ｓｏ Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｉ ｉ ｒ ｓ
选取 方差最小最小 的 ｐ个数值 属性； 在 Ｂ （ Ｃ Ｃ 中， ） 将上面选的 ｃ Ｄ个属 性置 为 １ 其他属性置 【 ＋ ，