【摘 要】
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随着行业信息的融合,数据量成指数级的增长,数据种类庞杂,传统的技术已无法从复杂的数据分布中快速且有效地挖掘有价值信息。聚类分析可在无先验知识的前提下根据数据间的相似性挖掘有效的信息,现已被广泛应用于图像处理、情报检索和大气污染等众多领域。但很多聚类算法在处理不同类型的数据集时,会面临识别复杂簇精确性不高的问题。本文从数据局部分布出发,以识别任意密度任意形状的簇、提高识别精确性为目的,通过使用互近邻
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随着行业信息的融合,数据量成指数级的增长,数据种类庞杂,传统的技术已无法从复杂的数据分布中快速且有效地挖掘有价值信息。聚类分析可在无先验知识的前提下根据数据间的相似性挖掘有效的信息,现已被广泛应用于图像处理、情报检索和大气污染等众多领域。但很多聚类算法在处理不同类型的数据集时,会面临识别复杂簇精确性不高的问题。本文从数据局部分布出发,以识别任意密度任意形状的簇、提高识别精确性为目的,通过使用互近邻技术构建自适应局部密度,提出了两个聚类算法DBLCM和CDBTS。（1）DBLCM算法提出了新的局部中心度量来反映是否可根据数据点在空间中的局部分布将其划分到核心区域的程度,同时,还定义了基于互k近邻信息弥补的双向绝对距离。根据双向绝对距离与局部中心度量,数据点被划分到核心区域或边界区域。然后,将核心区域的点与它的互近邻中高密度点合并形成初始簇。接着,将边界区域的点加入到其最近邻点所在的初始簇,得到最终簇结构。为了验证算法的有效性,选用了六个代表性的对比算法与DBLCM分别在包含任意形状、任意密度的二维数据集和多维数据集上进行了测试,并对参数k的取值进行了分析。实验结果表明,相较六个对比算法,DBLCM能有效地检测出任意形状、任意密度的簇。（2）CDBTS算法首先用数据点的反向k近邻个数定义它的局部密度,然后基于三方策略将数据集划分为三个互不相交的区域,正区域、负区域和边界区域。对这三个区域分别采用不同的处理方式:对于正区域中的点,将它与其互近邻中高密度点合并形成簇主干;对于负区域中的点,判断其k近邻点是否在正区域内,若在,则该点用来扩充边界区域;对于边界区域中的点,将该点加入到最近邻点所在的簇主干中。与DBLCM相同,为验证算法的有效性,选用了七个代表性的对比算法与CDBTS分别在包含任意形状、任意密度的二维数据集和多维数据集上做了测试。另外,进行了灵敏性实验以验证算法在不平衡数据集中识别小簇的能力。实验结果表明,CDBTS算法相较于对比算法,识别任意形状、任意密度的簇的效果更好,而且对不平衡数据集的识别效果更佳。本研究提出的两个聚类算法在复杂分布的数据集中均能较准确地发现任意密度、任意形状的簇,且时间复杂度均为O（n·logn）。
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