改进的基于密度方法的态势聚类显示算法
基于密度的改进BIRCH聚类算法
Ｗ ＥＩ Ｘｉ ａ ｎ ｇ ． Ｉ ｍｐｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ＢＩ ＲＣＨ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ｏ ｌ １ １ ｄ ｅ ｎｓ ｉ ｔ ｙ ．Ｃｏ ｍ ｐｕ ｔ ｅ ｒ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ａ ｇ ａ ｎｄ Ａｐ ｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ， ２ ０ １ ３ ， ４ ９
法主 要 分为 ４ 类： 以ｋ － ｍｅ ａ ｎ ｓ … 算 法为 代表 的 分割 聚类 法 、 以 ＢＩ Ｒ ＣＨ 为 代表 的分 层聚 类法 、 以 ＤＢＳ Ｃ ＡＮ 算 法 为代表 的 密度 聚类法 和 Ｓ Ｔ Ｉ ＮＧ” 为代表 的网格 聚类 法。其 中 ， ＢＩ Ｒ Ｃ Ｈ
（ １ ０） ： ２ ０ １ ． ２ ０ ５ ．
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ＢＩ ＲＣＨ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｈ ａ ｓ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｃ ｏ ｍｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｔ ｉ ｓ ｎ ｏ ｔ ｃ ａ ｐ ａ ｂｌ ｅ ｅ ｎ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｏ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ａ ｒ ｂ ｉ ｔ ｒ ａ ｒ ｙ ｓ ｈ ａ ｐ ｅ ｓ
摘
要： 针对传 统 的Ｂ Ｉ Ｒ Ｃ Ｈ算法 用直径 来控制 聚类的 边界 ， 对 非球形 聚类 效果 不佳 ， 甚至会把 非球状 的簇 分割 为不同簇这 一
matlab基于密度的聚类算法
密度聚类（Density-Based Clustering）是一种基于密度的聚类算法，其主要思想是将样本空间划分为密度相连的区域，并将密度较大的区域划分为一个簇。
相比于传统的基于距离的聚类算法，密度聚类对簇形状和大小的假设更为宽松，能够更好地适应各种形状和密度不均匀的簇。
MATLAB作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的聚类算法实现，包括基于密度的聚类算法。
本文将针对MATLAB中基于密度的聚类算法的实现与使用进行介绍，分为以下几个方面：1.密度聚类算法的原理密度聚类算法的核心是基于样本点的密度来划分簇。
需要定义一个邻域的大小（ϵ）和邻域中最小样本点的个数（MinPts），然后通过计算每个样本点的密度来找到核心对象（密度大于MinPts）及其直接密度可达的样本点，最终将这些样本点划分为一个簇。
对于密度相连的簇，会被合并为一个整体。
2.MATLAB中基于密度的聚类算法实现MATLAB中提供了基于密度的聚类算法的实现，主要包括DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）和OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）两种算法。
其中，DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，并且对样本点的簇结构进行了良好的定义。
OPTICS算法是对DBSCAN的扩展，通过计算样本点的可达距离将簇进行了有序排列，并能够有效地处理各向异性的数据。
3.基于密度的聚类算法在MATLAB中的使用在MATLAB中，可以借助Statistics and Machine Learning Toolbox提供的函数来实现基于密度的聚类算法。
通过使用fitcknn函数可以构建基于密度的K近邻分类器，利用knnsearch函数可以对新样本进行分类预测。
4.基于密度的聚类算法的优缺点相比于传统的基于距离的聚类算法，基于密度的聚类算法能够更好地适应各种形状和密度不均匀的簇。
聚类分析（五）——基于密度的聚类算法OPTICS
聚类分析（五）——基于密度的聚类算法OPTICS 1 什么是OPTICS算法在前⾯介绍的DBSCAN算法中，有两个初始参数E（邻域半径）和minPts(E邻域最⼩点数)需要⽤户⼿动设置输⼊，并且聚类的类簇结果对这两个参数的取值⾮常敏感，不同的取值将产⽣不同的聚类结果，其实这也是⼤多数其他需要初始化参数聚类算法的弊端。
为了克服DBSCAN算法这⼀缺点，提出了OPTICS算法（Ordering Points to identify theclustering structure）。
OPTICS并不显⽰的产⽣结果类簇，⽽是为聚类分析⽣成⼀个增⼴的簇排序（⽐如，以可达距离为纵轴，样本点输出次序为横轴的坐标图），这个排序代表了各样本点基于密度的聚类结构。
它包含的信息等价于从⼀个⼴泛的参数设置所获得的基于密度的聚类，换句话说，从这个排序中可以得到基于任何参数E和minPts的DBSCAN算法的聚类结果。
2 OPTICS两个概念核⼼距离：对象p的核⼼距离是指是p成为核⼼对象的最⼩E’。
如果p不是核⼼对象，那么p的核⼼距离没有任何意义。
可达距离：对象q到对象p的可达距离是指p的核⼼距离和p与q之间欧⼏⾥得距离之间的较⼤值。
如果p不是核⼼对象，p和q之间的可达距离没有意义。
例如：假设邻域半径E=2, minPts=3，存在点A(2,3),B(2,4),C(1,4),D(1,3),E(2,2),F(3,2)点A为核⼼对象，在A的E领域中有点{A,B,C,D,E,F}，其中A的核⼼距离为E’=1，因为在点A的E’邻域中有点{A,B,D,E}>3;点F到核⼼对象点A的可达距离为，因为A到F的欧⼏⾥得距离，⼤于点A的核⼼距离1.3 算法描述OPTICS算法额外存储了每个对象的核⼼距离和可达距离。
基于OPTICS产⽣的排序信息来提取类簇。
算法描述如下：算法：OPTICS输⼊：样本集D, 邻域半径E, 给定点在E领域内成为核⼼对象的最⼩领域点数MinPts输出：具有可达距离信息的样本点输出排序⽅法：1 创建两个队列，有序队列和结果队列。
一种改进的基于密度的DBSCAN聚类算法
维普资讯
第 ４期
王 翠 茹 等 ： 种 改 进 的 基 于 密 度 的 ＤＢ Ｃ Ｎ 聚 类 算 法 一 ＳＡ
１５ Ｏ
２ １ 数据 取样 ．
取样 数据库 应 能够有 效代 表原 数据 库 ， 取 样率太 低 ， 若 必然 会丢 失原 数据 库 的来自 些特 质 ， 致 聚类效 导
建立 Ｒ 一 树和绘 制 忌ｄｓ 一ｉ ｔ图都是 非常耗 时 的工 作 ， 规模 数据库尤 其如此 。由于 Ｄ Ｓ ＡＮ 直接 对整 个数 大 ＢＣ 据 库进行操 作 ， 且进 行聚 类时使 用 了一个全 局性 的表 征密 度的参 数 ， 因此具 有 比较 明显 的弱 点 ： 当数据 ① 量增大时 ， 要求较 大 的内存支持 ，／ 消耗 也很大 。 变 量 ｓＭｉＰ ｓ是全局 唯一 的 ， ＩＯ ② 、 ｎｔ 因此 当数据分 布不
在 Ｄ Ｓ Ａ 算法 中 ， 一个 核心对 象密度 可达 的 所有数 据对 象是通 过反复 进 行 区域查 询 来获取 ， ＢＣ Ｎ 从 这 种 查询 由 Ｒ 一 帮助 实现 。 树 因此 ， 在进行聚 类之 前 ， 须建立 Ｒ ～ ， 必 树 并把结 果按距 离排 序 ， 生 ｋｄｓ 产 －ｉ ｔ图。
果 失真 。取 样率 必须 不小于 某一 阀值 。本 文选 取 Ｃ ｅｎｆ ｂ ｕ ｄ ｈ ｒｏｆ ｏｎ ｓ确定 的最 小取 样数 据量 ＇ ３ ６
ｍ ＋ － ＋ √１ ＋ｆｎｏ ， ｉ 一 南 ｏ 南 （（ ２ ｕ ｇ ｎ Ｎ ｇ ｏ ｇ ｌ ｌ Ｕ ｍ
其 中 Ⅳ 为 整 个 数 据库 包 含 的数 据 量 ； Ｊ ２ ２ 遗传 算法 ．
维普资讯
第２卷 ５
第 ４期
广西 师范大 学学报 ： 自然 科学 版
基于密度方法的聚类
基于密度方法的聚类密度方法是一种无参数的聚类算法，通过计算数据点周围的密度来确定聚类结构。
它不需要预设聚类数目，适用于各种类型的数据，具有较强的鲁棒性和灵活性。
本文将详细介绍密度方法的原理和算法流程，并讨论其优缺点以及应用领域。
密度方法聚类的核心思想是根据数据点周围的密度，将数据点划分到不同的聚类簇中。
密度是通过计算点在给定半径内邻近点的数量来衡量的。
在密度方法中，每个数据点被分为三种类型：核心点（core point）、边界点（border point）和噪声点（noise point）。
核心点是在给定半径内有足够数量邻近点的点，它们属于一个聚类簇的核心部分。
边界点是在给定半径内没有足够数量邻近点，但邻近点中包含核心点的点，边界点位于聚类簇的边界上。
噪声点是在给定半径内没有足够数量邻近点并且邻近点也不包含核心点的点，噪声点不属于任何聚类簇。
密度方法的算法流程如下：1.初始化点集D和给定半径ε。
2.遍历所有点p∈D，计算p的ε-邻域内的点的数量，如果数量大于等于给定阈值，将p标记为核心点。
3.将所有邻近核心点的点标记为边界点。
4.如果没有边界点，则算法结束。
5.如果存在边界点，则选取一个未被访问的边界点，将其加入当前聚类簇C，并递归地将其邻近核心点加入C。
6.重复步骤5，直到无法找到更多的邻近点，此时一个聚类簇形成。
7.将所有已被访问的点从D中删除，返回步骤2密度方法聚类的优点在于它可以自动发现任意形状的聚类簇，并且对噪声点具有较好的鲁棒性。
它不需要预设聚类数目，适用于各种类型的数据。
此外，密度方法还可以处理大规模数据集，具有较高的可扩展性。
然而，密度方法也存在一些缺点。
首先，密度方法对于参数的选择比较敏感，需要根据具体数据集进行调参。
其次，密度方法对于高维数据和密集型数据表现不佳，容易出现维度灾难。
此外，密度方法在处理不同密度之间的聚类问题时，可能会受到密度比例的影响。
密度方法聚类在多个领域和应用中得到了广泛的应用。
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。
一种基于密度的快速聚类算法的改进
（ 键 词 ］ 快 速 算 法 ； 度 ； 心 点 ； 表 对 象 关 密 核 代
［ 章 编 号 ］ １ ７ — ０ ７（ ０ ８） ４ ０ ０ — ３ ［中 图 分 类 号 ］ＴＰ３１ ． ３； 文 ６ ２２ ２ ２ ０ ０ —０ ５０ １ １ ＴＰ３ １ ［ 献 标 识 码 ］ ９ 文 Ａ
第 ７卷
第 ４期
太 原 师 范 学
院 学
报 （ 自然 科 学版 ）
２０ ０ ８年 １ ２月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＡＩ ＹＵＡＮ ＮＯＲＭ ＡＬ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ （ ｔ ｒ ｌ ｃｅ ｃ ｉ ｏ Ｉ Ｎａｕ ａ ｉｎ ｅＥｄｔ ｎ） Ｓ ｉ
Ｖｏ ． Ｎｏ ４ １７ ． Ｄｅ ． ２ ０ ｃ ０８
维空 间 ， 选择 ２ 个 代表 点 ， 就是说 ， 每一 维上 ， 也 在 选择 两个点 作为 代表 点用 于簇 的扩 展． 外 ， 另 选择 处于 邻 域边沿 的点作 为代 表点 ． 因为 对 于靠 近邻 域 内部 的点来 说 ， 邻域往 往被 靠近 邻域 边沿 的点 的邻 域所 覆盖 ， 其 所 以， 其邻 域 中的点可 以通过 对靠近邻 域边 沿 的点进行 区域查 询来获得 ． 图 １ 如 所示 ， 二维 空间 中 ， 核心对 象
１ 基 于密 度的 聚类 算法 Ｄ Ｓ ＡＮ ＢＣ
Ｅ ｔｒＭａｔ ｓｅ ｒｉ ｎ等人提 出的 Ｄ Ｓ ＡＮ算法 是一个 基于高密 度连接 区域 的密度 聚类方 法 ， ＢＣ 它能 够发现 任意
形状簇 ， 能有效地处 理噪声点Ｉ． 并 ｖ
Ｄ Ｓ ＡＮ 的算 法思想是 ： ＢＣ 从数据 集 Ｄ 中的任 意一个点 Ｐ开始 ， 查找 Ｄ 中所有关 于 Ｅ ｓ和 ＭｉＰ ｓ的从 ｐ ｎｔ Ｐ密度 可达 的点． Ｐ是 核心点则 其邻 域 内的所有 点 和 Ｐ同属 于一个簇 ， 若 这些 点 将作 为下 一轮 的考 察对 象 （ 即种子 点 ）并 通过不 断查找从 种子点 密度可 达的点来 扩展 它们所 在 的簇 ， ， 直至找 到一个完 整 的簇 ； Ｐ不 若 是核心 点即没有对象从 Ｐ密度可 达 ， Ｐ被暂时地 标注为 噪声． 则 然后 ， 法对 Ｄ 中的下 一个对象 重复上述过 算 程 ……当所有 种子点 都被 考察过 ， 一个簇 就扩 展完 成 了． 此时 ， Ｄ 中还有 未处理 的点 ， 法则 进行 另一个 若 算 簇 的扩 展 ； 否则 ， 中不属于任何簇 的点 即为噪声 ． Ｄ ９ ］
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
基于密度峰值的聚类算法
基于密度峰值的聚类算法基于密度峰值的聚类算法（Density Peak Clustering Algorithm）是一种非参数化的聚类算法，它通过计算样本之间的密度和距离来确定聚类的中心，并将样本分配到不同的聚类中。
该算法由Rodriguez和Laio于2024年提出，相比于传统的基于距离的聚类方法，密度峰值聚类算法能够更好地适应数据的分布特点，尤其适用于具有多个不同密度区域的数据集。
密度峰值聚类算法的核心思想是通过计算样本之间的密度和距离来确定聚类的中心。
首先，算法计算每个样本的局部密度，表示样本周围一定半径范围内的样本数量。
然后，对于每个样本，算法计算其到其他样本的最小距离，即距离最近的样本的距离。
最后，根据每个样本的局部密度和最小距离，算法确定每个样本的密度峰值，并将样本分配到不同的聚类中。
密度峰值聚类算法的具体步骤如下：1.计算每个样本的局部密度：对于每个样本，计算它周围一定半径范围内的样本数量，将该数量作为样本的局部密度。
2.计算每个样本的最小距离：对于每个样本，计算它到其他样本的最小距离，即距离最近的样本的距离。
3.确定样本的密度峰值：根据每个样本的局部密度和最小距离，计算一个可信度值。
该可信度值越大，表示该样本的密度峰值越高，即该样本越有可能是聚类的中心。
4.选择聚类的中心：根据每个样本的可信度值，选择具有较高可信度值的样本作为聚类的中心。
5.分配样本到聚类中：对于每个样本，将其分配到离其最近的可信度值较高的样本所属的聚类中。
6.删除噪声样本：将密度较低的样本划分为噪声，从聚类中移除。
密度峰值聚类算法相比于传统的基于距离的聚类方法具有以下优点：1.相对于传统的聚类方法，密度峰值聚类算法不需要预先指定聚类的个数，能够自动确定聚类的个数。
2.密度峰值聚类算法能够识别具有不同密度的样本簇，并将其分配到不同的聚类中，能够更好地适应数据的分布特点。
3.密度峰值聚类算法对噪声样本具有较好的鲁棒性，能够将噪声样本划分为独立的聚类或从聚类中移除。
基于密度最大值的K-means初始聚类中心点算法改进
4 仿真实验分析
为验证改进算法的有效性,采用国际上的专门用来测试机器学 习算法的UCI数据集中Iris、Wine、Soybean这三组数据进行测试。
较高的稳定性和可靠性。
关键词: 聚类；稳 定性；局 部密度 ；可靠性
中图分类号:TP393
文献标识码:A
文章编号:1007-9416(2017)11-0118-02
1 引言
3.1 基本定义
聚类算法是数据挖掘中一种重要的算法,K-means聚类算法思 路简单,聚类快速。但是,其缺点也是十分明显,易受噪声影响,容易 陷入局部最优解。为解决传统K-means聚类算法问题,很多学者从 不同角度提出改进算法。文献[1]根据密度和平均距离完成聚类中心 的优化,文献[2]选择相互距离最远的K个处于高密度区域的点作为 中心。文献[3]选择平均密度优化初始聚类中心。综合各个改进思想, 提出基于密度最大值初始聚类中心的K-means算法。
博士生导师,研究方向:通信系统理论与无线通信技术。
118
数字技术 与应用
算法分析
表2 三种算法聚类精度(%)
算法 K-means 文献 1 本文
数据集 Iris Wine Soybean Iris Wine Soybean Iris Wine Soybean
最高 88.32 74.32 80.30 87.11 74.02 77.56 91.01 86.02 81.02
T/S 0.834 0.654 0.525 0.728 0.618 0.479 2.43 2.13 1.43
迭代次数 2 2 2 2 2 2 6 6 6
《基于密度聚类算法的研究与改进》范文
《基于密度聚类算法的研究与改进》篇一一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和数据分析技术得到了广泛的应用。
其中，聚类算法作为无监督学习的重要分支，被广泛应用于各种领域。
密度聚类算法是聚类算法中的一种，其基本思想是将数据空间划分为不同的密度区域，并通过高密度区域进行聚类。
本文旨在研究密度聚类算法的基本原理和实现方法，并提出相应的改进措施。
二、密度聚类算法的基本原理和实现方法2.1 基本原理密度聚类算法是一种基于密度的聚类方法，其基本思想是将数据空间划分为不同的密度区域，并通过高密度区域进行聚类。
该算法通过计算每个点的局部密度来确定其所属的聚类，并利用密度连通性来形成最终的聚类结果。
2.2 实现方法密度聚类算法的实现过程主要包括以下几个步骤：（1）计算每个点的局部密度；（2）根据局部密度确定每个点的邻域范围；（3）通过密度连通性将高密度区域连接起来形成聚类；（4）对形成的聚类进行后处理，如去除噪声点、合并小聚类等。
三、密度聚类算法的改进措施3.1 优化局部密度的计算方法局部密度的计算是密度聚类算法的关键步骤之一。
传统的局部密度计算方法往往只考虑了点的局部邻域内的密度信息，忽略了全局信息。
因此，我们可以采用基于全局信息的局部密度计算方法，如基于核密度的局部密度计算方法，以提高聚类的准确性和鲁棒性。
3.2 引入空间约束条件传统的密度聚类算法往往只考虑了数据点的密度信息，而忽略了空间约束条件。
因此，我们可以在算法中引入空间约束条件，如利用空间距离信息来调整局部密度的计算方法和邻域范围的确定等，以提高聚类的准确性和可解释性。
3.3 结合其他聚类算法的优点不同的聚类算法有其各自的优点和适用场景。
因此，我们可以将密度聚类算法与其他聚类算法相结合，如结合层次聚类、谱聚类等算法的优点，形成混合聚类算法，以提高聚类的效果和鲁棒性。
四、实验与分析为了验证上述改进措施的有效性，我们进行了实验分析。
实验结果表明，优化局部密度的计算方法、引入空间约束条件和结合其他聚类算法的优点等方法都可以有效地提高密度聚类算法的准确性和鲁棒性。
基于密度和对象方向聚类算法的改进
（ ｅ ｏｋ Ｃ ｎｅ ， ｎ ｒＭｏ ｇｌ ｎｖｒ ｔ ｏ ｃ ｎ ｅ ａｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｂ ｏ ｕ ０ ４ １ ） Ｎ ｔ ｒ ｅｔｒＩ ｅ ｎｏｉ Ｕ ｉ ｓ ｙ ｆＳ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ， ａｔ １０ ０ ｗ ｎ ａ ｅ ｉ ｅ ｇ ｏ
该 算 法采 取 聚 类 对 象 分布 密度 方 法 来 确 定初 始 聚 类 中心 ， 后根 据 对 象 的聚 类 方 向 来发 现 任 意形 状 的 簇 。 论 分 析 与 实 然 理 验 结果 表 明 ， 进 算 法在 不 改 变 时 间 、 间复 杂 度 的 情 况 下能 取 得 更好 的 聚 类结 果 。 改 空
ａｇ ｒ ｈ ｌｏ ｔｍ ｂ ｓｄ ｏ ｄ ｎ ｉ ｄ ｉ ｃｉｎ（ ｉ ａ ｅ ｎ ｅｓｔ ａ ｄｒ ｔ ｙｎ ｅ ｏ ＫＡＤＤ） ｉ ｐ ｓｎｅ ｗｉ ｗ ｉｈ ｎｔ ｌ ｃｕ ｔｒ ｇ ｃ ｎｅ ｏｎｓ ｒ ｌｃ ｔｄ ｓ ｒ ｅ ｔｄ， ｔ ｈｃ ｉｉａ ｌｓｅ ｎ ｅ ｔｒ ｐ ｉｔ ａｅ ｏ ａｅ ｅ ｈ ｉ ｉ
关键 词 数 据挖 掘 聚类 Ｋ ｍ ａｓ 法 － ｅ 算 ｎ Ｋ Ｄ算 法 ＡＤ
文章 编 号 １０ — ３ １ （ ０ ６ ２ － １４ ０ 文献 标 识 码 Ａ ０ ２ ８３ 一 ２ ０ ）０ ０ ５ － ３ 中 图分 类 号 Ｔ ３ １ Ｐ ０
Ｉ ｒ ｖ ｄ Ｃｌ ｓｅ ｉ ｇ Ａｌｏ ｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｎ ｉ ｎ ｒ ｃｉ ｎ ｍｐ ｏ ｅ ｕ ｔｒｎ ｇ ｒ ｈ ｉ Ｂａ ｅ ｎ Ｄｅ ｓｔ ａ ｄ Ｄｉｅ ｔ ｙ ｏ
ｃｕ ｔｒｎ ｅ ｕｔ ｔｏ ｔｃ ａ ｇｎ ｆ ｃｅ ｃ ｎ ｉ ｎ ｉｎ ｌｃ ｍｐｅ ｉ ． ｌｓｅ ｇ ｒｓ ｌ ｗ ｈ ｕ ｈ ｎ ｉｇ ｅ ｉｎ ｙ ａ ｄ ｄｍｅ ｓ ａ ｏ ｌｘｔ ｉ ｓ ｉ ｉ ｏ ｙ
基于密度的K-means算法在轨迹数据聚类中的优化
基于密度的K-means算法在轨迹数据聚类中的优化郝美薇;戴华林;郝琨【摘要】针对传统的K-means算法无法预先明确聚类数目,对初始聚类中心选取敏感且易受离群孤点影响导致聚类结果稳定性和准确性欠佳的问题,提出一种改进的基于密度的K-means算法.该算法首先基于轨迹数据分布密度和增加轨迹数据关键点密度权值的方式选取高密度的轨迹数据点作为初始聚类中心进行K-means聚类,然后结合聚类有效函数类内类外划分指标对聚类结果进行评价,最后根据评价确定最佳聚类数目和最优聚类划分.理论研究与实验结果表明,该算法能够更好地提取轨迹关键点,保留关键路径信息,且与传统的K-means算法相比,聚类准确性提高了28个百分点,与具有噪声的基于密度的聚类算法相比,聚类准确性提高了17个百分点.所提算法在轨迹数据聚类中具有更好的稳定性和准确性.%Since the traditional K-means algorithm can hardly predefine the number of clusters,and performs sensitively to the initial clustering centers and outliers,which may result in unstable and inaccurate results,an improved density-based K-means algorithm was proposed.Firstly,high-density trajectory data points were selected as the initial clustering centers to perform K-means clustering by considering the density of the trajectory data distribution and increasing the weight of the density of important points.Secondly,the clustering results were evaluated by the Between-Within Proportion (BWP) index of cluster validity function.Finally,the optimal number of clusters and clustering were determined according to the clustering results evaluation.Theoretical researches and experimental results show that the improved algorithm can be better at extracting the trajectory key pointsand keeping the key path information.The accuracy of clustering results was 28 percentage points higher than that of the traditional K-means algorithm and 17 percentage points higher than that of the Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm.The proposed algorithm has a better stability and a higher accuracy in trajectory data clustering.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2017(037)010【总页数】6页(P2946-2951)【关键词】K-means算法;基于密度;车辆活动特征;密度权值;初始聚类中心;类内类外划分指标【作者】郝美薇;戴华林;郝琨【作者单位】天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384;天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384;天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384【正文语种】中文【中图分类】TP301.6伴随着大数据时代的到来,在移动定位服务的高速发展下,轨迹数据已经成为了一项重要的数字资源。
聚类算法的改进——DBSCAN
聚类算法的改进——DBSCANDBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applicationswith Noise）是一种聚类算法，它基于数据点的密度进行聚类。
相对于传统的聚类算法，如K-means和层次聚类，DBSCAN具有以下几个优点：1.不需要预先指定簇的数量：传统的聚类算法需要提前指定聚类的数量，但在实际应用中，很难事先知道数据集的真正聚类数量。
DBSCAN通过定义邻域半径和最小密度来寻找密度高的区域，并以此为基础进行聚类，不需要预先指定簇的数量。
2.能够识别任意形状的聚类：传统的聚类算法通常只能识别凸形状的聚类，而对于非凸形状的聚类效果不佳。
DBSCAN通过定义邻域的概念，能够识别任意形状的聚类，包括凹凸形状的聚类。
3.能够处理噪声和异常值：在实际应用中，数据集中常常存在噪声和异常值，这些数据点不属于任何一个真正的聚类。
传统的聚类算法对于噪声和异常值的处理效果较差，容易将其错误地归类到其中一聚类中。
DBSCAN通过定义邻域密度，能够将噪声和异常值识别为孤立点，不将其归类到任何一个聚类中。
4.不受初始化的影响：传统的聚类算法对于初始的聚类中心的选择非常敏感，不同的初始值会得到不同的聚类结果。
而DBSCAN不需要初始化过程，仅根据数据点的密度和邻域信息进行聚类，不受初始化的影响。
然而，DBSCAN也存在一些不足之处，需要进行改进：1.对参数的敏感性：DBSCAN算法有两个重要的参数，即邻域半径和最小密度。
不同的参数设置会得到不同的聚类结果，但如何确定合适的参数值是一个难题。
目前常用的方法是通过经验或使用网格等调参方法来寻找最优的参数值。
如果没有选择合适的参数值，DBSCAN算法的聚类效果可能会较差。
2.对高维数据的低效性：DBSCAN算法在处理高维数据时，由于维数灾难的影响，计算邻域信息变得困难。
在高维数据中，样本点间的距离差异较小，容易导致样本点间的连接性变得模糊，导致聚类结果不准确。
一种改进的密度加权的模糊C聚类算法
（ 一
…
）
泛使 用 的软聚类算法 ． 它假 设簇 的数 目 Ｃ 是 固定 的．
然后 Ｆ Ｍ 可 以转换为下列 目标的极小值 问题 ． Ｃ
ｍ ２
其中， 是势 能函数． Ｄｋ ｈ是解析度 因子， Ｔ 是输入数 ＳＤ 据的标准方差．从 Ｄｋ 以看 出， 可 如果数据离得 比较近，
Ｆ Ｍ，基于可信度 的 Ｃ Ｃ Ｃ Ｆ Ｍ，基于密 度加权 的 Ｆ Ｍ． Ｃ
为两类 ： 聚类算法 、软聚类 算法．对硬 聚类算法来 硬
说，一个样本 数据必 须只 能属于唯 一的一个簇 ． 而 然
软聚类没有 这个限制，一个样 本对象可能 同时属于几 个簇，这种属于 不同簇的程度用模 糊隶属度 函数来 描
ｋ＝ ＝ ｌｉ１ ｋ ｌ ＝ ＼ １ ＝１ ／
１ 模 糊ｃ 聚类 与密度 加权模糊Ｃ 聚类算法
１１模糊 Ｃ聚类（ｕｚ ａ ｓ ． Ｆ ｚｙＣ Ｍｅ ｎ） 模 糊 Ｃ聚类算法（ｕｚ ａｓ是一种 目前被广 Ｆ ｚｙＣＭｅｎ）
Ｄ ＝
Ｉ ＝ ｉ ’
（） ６
ｐｅｆ ｒ ｎ ｅ ｆｂ ｔ ｌｏ ｉ ｍ ｓ ａ ｅ ｈ ａ ｉｙ ｄ ｐ ｎ ｎ ｐ ｏ ｅ ｉｉｌｃｕ ｔｒｃ ｎ ｅ ｓ ｒｏ ｍａ ｃ ｓ ｏ ｏ ｈ ａｇ ｒｔ ｈ ｒ ｅ ｖ ｌ ｅ ｅ ｄ ｏ ｒ ｐ ｒ ｉ ｔａ ｌ ｓｅ ｅ ｔｒ ．Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｉｅ ｎ ｉ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｓ ａ ｎ ｖ ｃ
ｉｉｉｌｃ ｎ ｅ ｏ ｕ ｅ ｙ ｔ ｅ ａ ｇ ｒｔｍ ｒ ｅｙ ｃｏ ｅ ｔ ｎ ｌｃｕ ｔｒ ｃ ｎ ｅ Ｔｈ ｓ Ｉ ｎ ｔａ ｅ ｔｒｐｒ ｄ ｃ ｄ ｂ ｈ ｌ ｏ ｉ ｈ ａ ｅ ｖ ｒ ｌ ｓ ｏ ｆ ａ ｌ ｓｅ ｅ ｔ￣ ｉ ｕ ＤＷ ＦＣＭ ａ ｏ ｖ ｒ ｅ ｔｖ ｒ Ｃ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅｙ ｎ
改进的基于密度的航迹聚类算法
时刻 ｔ 时 、分、 秒记 录 ，如 １４５ 表 示 １ 按 ４９ ３ ３时 ４ ４分 ５ ９秒 ；
经 度 和 纬 度 Ｗ按 度 、分 、秒 记 录 ，如 １１５ ８ 示 １ １ ２ ５５ 表 ２ 度 ５ ５分 ５ 秒 。 ８
表 １ 某雷达站疆测数据
为发现 任意形状的簇 ，研究者提出 了基于密度的聚类方 法。这 类方法将簇看成是数据 空间中被低密 度区域分割开的
１ 概述
将物理或抽象对象 的集合分组成为 由类似的对象组成的 多个类的过程 被称为聚类。 由聚类所生成的簇是一组对象的 集合 ，这 些对象与 同一个簇中的对象彼此相 似，与其他簇 中 的对 象相 异…。聚类分析 已在 许多领域广泛地应用 ，包括模 式识 别、机器学 习、图像 处理 、数据分析及 市场研究等。没
有任 何 一 种 聚 类 算 法 可 以普 遍 适 用 于 揭示 各 种 多 维 数据 集 所 呈 现 出来 的 多种 多 样 的结 构 。 目前 的 聚 类 算法 主 要 可 分 为 Ｊ 划 分 算 法 、 层 次 算法 、基 于 密 度 的 算法 、基 于 网格 的 方法 和 基 于 模 型 的 方法 等 。
２ Ｃｈｎ ｐ ｃ ｃａ ａｉｍｅＴ ａ ｋｎ ｎ ｎｒ ｌ ｐ ｒｍｅ ｔＷ ｕ ｉ ４ ０ ， ｉａ ． ｉａＳ ａ ｅ ｒｆ Ｍ ｒｔ ｒｃ ｉｇａ ｄＣｏ ｔｏ ｔ ｉ Ｄｅ ａｔ ｎ， ｘ １ ４ ０ Ｃｈｎ ） ２
［ ｓｒｃ］Ｉ ｒｅ ｌ ｓｙｔｅｄｔ ｆａ ａ，ｈｓ ａｅ ｒｐ ｓｓ ｎ ｍｐｏｅ ａｋｃｕｔ ｉｇａｇ ｒｈ ａｅ ｎ ｅ ｓｙＣｏｓｄｒ ｇｃｎｒｔ Ａｂｔａ ｔ ｎｏｄｒｏｃａ ｉ ａａ ｄｒｔｉｐｐｒ ｏ ｏｅ ｒｖ ｄｔ ｃ ｌｓ ｒ ｌｏｉ ｍ ｂｓｄｏ ｎｉ ｎ ｉｅ ｎ ｏ ｃｅ ｔ ｓｆ ｈ ｏｒ ｐ ａｉ ｒ ｅｎ ｔ ｄ ｔ ｉ ｅ
基于密度的聚类算法
基于密度的聚类算法
密度聚类算法是一种基于数据密度的聚类方法，主要特点是将数据点结合成聚类，旨在从数据集中查找最相近的点。
不同于传统的聚类算法，它更加侧重于计算空间内点的密度，而不是向量空间的距离。
密度聚类有很多类型，其中著名的算法有：DBSCAN（支持度基因聚类）、OPTICS（离散点优化视觉）以及DENCLUE （离散时间处理）等。
DBSCAN算法是一种基于密度的算法，它建立在空间数据点分布上，结合两个参数即半径（eps）和聚类最小数目（minPoints）来形成聚类。
它做的是，首先通过设定一个半径eps，将不同的点连接起来，组成相互之间距离小于eps的点构成一个新的聚类簇，然后将这些特征点的聚类扩大，直到形成一个稳定的聚类。
这就是DBSCAN算法。
而OPTICS算法则是基于密度的另一种聚类算法，它能够通过使用一个可变的半径来构建密度梯度，将离散点根据密度进行排序，并计算点间的可达距离。
根据密度梯度，它可以更好地分割空间中的离散点，并捕获出数据集中斑点和噪音的细节，从而得到比DBSCAN更具有有效性的结果。
最后，DENCLUE算法的主要思想是将数据由时间轴上的离散分布抽象出来，使用一个可变的高斯函数来计算每个点的密度，该可变半径适应于空间密度的可变程度，能够选择合适的结构来描述每个离散点，从而获取更好的聚类效果。
总而言之，基于密度的聚类算法是一种比较精准的聚类方法，通过设定半径和点的最小数目来形成聚类，从而使得空间中的点更加清晰准确的被整合在一起。
密度峰值聚类算法的研究与改进
密度峰值聚类算法的研究与改进密度峰值聚类算法的研究与改进摘要：随着大数据时代的到来，聚类算法在数据挖掘、机器学习等领域中扮演着重要的角色。
密度峰值聚类算法是一种基于数据点之间密度关系的聚类方法，通过寻找数据集中的密度峰值点来实现聚类。
本文对密度峰值聚类算法进行了详细研究，并提出了相应的改进方法。
1. 引言聚类是一种无监督学习方法，其目标在于发现数据集中相似的样本并将其分组。
聚类算法在数据挖掘、图像处理、生物信息学等领域中有着广泛的应用。
密度峰值聚类算法是近年来提出的一种新兴的聚类方法，与传统的基于距离度量的聚类算法有所不同，它主要通过对数据点之间的密度关系进行分析，来确定数据集中的聚类情况。
2. 密度峰值聚类算法原理密度峰值聚类算法主要有以下几个步骤：（1）计算每个数据点的局部密度，即该数据点周围一定半径范围内的数据点个数。
（2）对所有数据点按照局部密度进行降序排序。
（3）选择合适的邻域范围和密度阈值，判断每个数据点是否是一个峰值点。
（4）从峰值点出发，寻找局部密度更高的数据点，并逐步扩展聚类簇。
（5）将未分配到任何聚类簇的数据点标记为噪声点。
3. 密度峰值聚类算法的改进方法尽管密度峰值聚类算法在原理上很有吸引力，但在实际应用中也存在一些问题。
为了解决这些问题，我们提出以下改进方法：（1）调整邻域范围和密度阈值：在密度峰值聚类算法中，邻域范围和密度阈值是两个重要的参数。
我们可以通过交叉验证等方法，选择合适的邻域范围和密度阈值，以获得更好的聚类结果。
（2）考虑噪声点的处理：在原始的密度峰值聚类算法中，未分配到任何聚类簇的数据点会被标记为噪声点。
我们可以对这些噪声点进行二次聚类，或者利用密度峰值聚类算法分析其密度峰值情况，并将其重新分配到合适的聚类簇中。
（3）优化算法效率：密度峰值聚类算法的时间复杂度较高，通常需要较长的运行时间。
我们可以通过采用并行计算、优化数据结构等方法，提高算法的效率。
4. 实验与分析我们在多个数据集上进行了实验，比较了原始的密度峰值聚类算法和改进后的算法在聚类质量和运行时间上的差异。
基于改进密度峰值算法的轨迹聚类
基于改进密度峰值算法的轨迹聚类
钟超;刘漫丹;贺帆
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2024(45)1
【摘要】为解决用户群体移动轨迹划分和密度峰值聚类算法自身局限性的问题,以校园轨迹为对象,考虑时间和位置语义信息层面的信息,建立网络用户间的相似性度量模型,提出一种基于共享近邻贡献度的密度峰值聚类算法(density peak clustering based on shared nearest neighbor contribution,SNNC-DPC),结合信息熵理论,通过最小化局部密度熵自适应选择截断距离;在局部密度计算上,利用共享近邻贡献度重新计算局部密度,更加全面地反映数据分布的特性;采用非线性变换方法选取决策值,解决聚类中心选取困难且方法单一的问题。
在真实校园轨迹数据集上实验,验证了改进算法的有效性。
【总页数】9页(P130-138)
【作者】钟超;刘漫丹;贺帆
【作者单位】华东理工大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于小波变换和改进快速密度峰值聚类算法的负荷曲线聚类研究
2.基于密度峰值的轨迹聚类算法
3.基于改进密度峰值聚类算法的轨迹行为分析
4.基于改进密度峰值聚类算法的梨花密度分级
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第３ ６卷 第 １ 期 ８
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机
工
程
２１ ０ ０年 ９月
Ｓｅ ｅ ｂｅ ０１ ｐｔ ｍ ｒ２ ０
Ｎ ｏ ８ ．
Ｃｏｍ ｐｕｔ ｒＥｎｇ ｎ ｅ ｉ ｅ ｉ ｅ ｒｎｇ
软件 技术 与数 据库 ・
文章编号：ｌ ｏ ４８ ００ ８＿０５ ３ 文献标识码： ０ ＿ ２（ ｌ）．ｏ３ ｏ ２ １＿ —０ Ａ
中圈分类号ｔ Ｐ０． ３的 态势 聚 类显 示 算 法
赵恩来 ，郝文 宁，赵水 宁 ，韩宪勇
（ 解放军理工大学工程兵工程学院 ，南京 ２ ０ ０ ） ０ ７ １
接
要：为解 决计 算机标 图过程 中因缩小地 图比例尺 而导致 的标号扎堆问题 ，通 过分析邻 域参数 ，利用 Ｄ Ｓ Ａ 算法寻找相互 遮挡的标 ＢＣ Ｎ
ａａｙ ｉｇｔｅｐｒｍｅ ｒ ｏ ｉｈ ｏｈ ｏ ．ｈｓ ａｅ ｓｓ ｎ ｉ — ａｅ ｐｔ ｌ ｕｔｒ ｇｏ ｐ ｌ ａｉｎ ｔ ｉ （ Ｓ ＡＮ） ｌｏｉ ｍ ｅｋ ｎｌｚｎ ａａ ｔ ｓ ｆ ｅｇ ｂ ｒｏ ｄ ｔｉｐ ｐ ｒ ｅ ｓｔ Ｂ ｓｄＳ ａｉ ｓ ｉ ｆ ｐｉ ｔ ｓｗｉ Ｎｏｓ ＤＢ Ｃ ｈ ｅ ｎ ｕ Ｄｅ ｙ ａＣｌ ｅ ｎ Ａ ｃ ｏ ｈ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｏ ｔ ｔ ｓｅ
进行 错 误 的聚 类 。
关健诃 ：Ｄ Ｓ Ａ Ｂ Ｃ Ｎ算法 ；引射 线法 ；聚类 ；标图 ；标号
Ｉ ｐ ｏ ｅ ｉｕ ｔｏ ｕｓｅ ｉ ｇ Ｄｉｐ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｍ ｒ ｖ ｄ Ｓ ｔ ａ ｉ ｎ Ｃｌ ｔ ｒ ｎ ｓ ｌ ｙＡｌ ｏ ｉ ｈ
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号，在 其质 心处用标 图代替扎堆标号 。针对 ＤＢＳ ＡＮ 算法 的不足 ，结合实 际应 用情况 ，将传统基于密 度方法的圆形邻域改为针对 应用的 Ｃ 多边 形邻 域，提 出改进 的算法 Ｂ ＲＣ ＤＩ ＡＮ。实验结果表明 ，Ｂ Ｒ ＡＮ 算法能较好地解决标号扎 堆问题 ，避 免对 临近但 不相 互遮 挡的标 号 ＤＩ Ｃ
［ ｓｒｃ ！Ｉ ｒｅ ｏｖ ｅｐｏ ｌｍ ａ ｃ ｓ ｌａｙｓｍｂ ｌ ｍａ ｈ ｌ ｒ ａｈｏｈｒ ｉ ｄ ｃ ｇｓａｅｏ ｐｉ ｏ ｕｅ ｌｔｎ ． ｙ Ａｂｔａ ｔ ｎｏｄ ｒＯｓｌｅｔ ｒｂｅ ｔ ｔ ｌ ｅｍｉｔ ｙ ｏｓ ｙｓｅｔ ｃ ｔｅ ｌ ｒ ｕｉ ｃｌ ｆ ｔ ｈ ｈ ｏ ｉｒ ｅｅ ｗｈ ｅ ｅ ｎ ｍａ ｃ ｍｐ ｔｒ ｏｔ ｇ ｂ ｎ ｐ ｉ