用于数据挖掘的聚类算法_图文

1、 电 子 与 信 息 学 报 弟 卷 表 种主要聚类算法性能比 较 属性种类 可扩展性 高维数据 不规则数据 抗干扰性 复杂度 分层聚类 任意属性 两种预处理措施 用于 聚类 效果差 算法和 算 法效果好 较差 较差 较高， 约为） （ 较高 约 （ ， 为。） 分割聚类 数字属性聚类 效果好 较差 差 密度连接算法 不如密度函数 算法好 较差 密度聚类 数字属性聚类 效果好 任意属性 较好 好 较好 好 为 （） 栅格聚类 字符聚类 较好 较好 可处理高维数据 较好 较好 一般，视具体 算法而定 较好 多为 ） 量级 专用于字符 属性聚类 任意属性 可处理高维数据 专用于处理 高维数据 一般

2、，视具体 算法而定 较好 较 约 （ 高， 为。） 视具体算法而定 高维聚类 好 神经网络聚类 数字属性和 字符属性 很好 可与其他算法 结合处理 一般，要避免 学习过渡 较高 约 （ ， 为。） 总结及工作展望 目 前，己经提出的聚类算法有近百种，算法的发展向 着 处理更高维数据、更大型数据库的方向发展。 算法之间的融 合更紧密， 难以按照传统的聚类算法类型对许多新出现的算 参 考 文 献 ： ， ， ： 一 ， ， ， 法进行归类，分层算法思想、密度算法思想或者基于栅格算 法的思想等可能会在一个算法中得到体现。 聚类算法不仅随 着数据挖掘应用的推广而发展，并且其本身在很多相关领域 ， ，

3、： ， ， ， ： 一 ， ） ， ：一 （ 中也得到更多的重视和研究。在前面的工作中，我们主要应 用聚类算法对大规模数字信号进行分析，得到了较好的效 果。今后，将研究如何进一步提高算法的精确度。为使得算 法性能提高，必须解决如下几个方面问题： （ ： ， ， ） 一 ， ， ： ， ： 月 （ 如何准确估计数据库中 数目 从两个方面入手， ） 类的 ： 首先是研究专门估计类数 目的算法， 其次是在聚类中自 动估 吻 一 ， ， ， ， ， 一 ： 计最佳类数目 （ 如 算法） 。 （ 如何定义样板间相似性： ） 在高维空间聚类中，如何 定义样本间相似性非常重要， 影响着算法的性能。相似性的

4、定义与聚类的数据对象、应用场合和聚类的目的密切相关。 （ ） ， ： ， ， ， （ 如何评价算法的性能： ） 聚类结果的可解释性、可视 化程度等都是评价性能的因素，此外，还可以运用聚类有效 性函数进行评估，该函数的定义决定了提高聚类性能的方 向。 （ ， ） ， 一 ： ， ， ： ， ， ， ， 高新波， 裴继红， 谢维信 基于统计检验指导的 聚类分析方法 （ 如何剔除样本中的外来点，即 ） 如何抑制干扰点或者 噪声对算法性能的影响。 电 科学学 （： 刊， ，） 一 子 第 期 姜 园等： 用于数据挖掘的聚类算法 ， ） （ ：一 邢永康， 马少平 一种基于 链模型的动态聚类方法 计 算

5、 发展， （： 机研究与 ） ， 一 杨 湘，田 岳 艳芳， 王韶红 基于 模糊聚类和 方法 ， ， ， ， ： 一 的 计算 程与科学， ） 文本分 类器， 机工 ， ： （ 一 ， ： ， ， ， 一 ： ， ， ， ： ， ：一 ， ） （ ， ， ， 一 ： ， ， ， ： ， 一 ， ， ： ， ， ， ， ， ， ： 一 ，： ， ，： ， ， ： ， 一 ， ， ， ， ， ， ： 一 ， ， ， ： ， ， ， ： ： ， 一 ， ： ， ， ， ： ） 一 （ ， ， ： 一 ， ， ： ， ， ， ： ， ， 一 ， ， ， ， ： ， 一 ： ， ， ， ， ， ： 一

6、， ： ， ， ， 一 ： ， ， ： 一 ， ： ， ， 刘健 谢维 ， 聚类分析的 庄， 信 等 遗传算法 子学报 电 ， ， （ 一 ） ： ， ， ：一 李 雍正正 一 进的 碧， 种改 基于遗 传算法的 类分 聚 析方法 电 ， ， ， ， ， ， 路与 报， ，一 系统学 ） （： 刘静， 才， 钟伟 刘芳， 成 进化聚 焦李 免疫 类算法 子学 电 报， ， ： 一 （ ） ， ， ， ， ， ， 高新波， 裴继红， 谢维信 模糊 均值聚类算法中 加权指数 ， ， 的 子学 ， ） 一 研究电 报 ， ： （ 张志华， 郑南宁，史是极大嫡聚类算法及其全局收敛性分 析中国 （辑）

7、） 科学 ， ， ： 一 （ 沈越秘， 益晓新， 徐发强， 李兴国 模糊聚类和模糊模式识别 技术在通信设备抗干扰性能评估系统中的应用 子科学学刊， 电 ， ， ， ： 一 ： ， ， 电 子 于 与 信 息 恳 学 报 第卷 卷 ， ， ， ： 一 应用自 动化学报，（ ：一 ，） 、 ） 魏立梅， 谢维信 聚类分析中竞争学习的一种新算法电子科 ， ， 学学刊，（ ： ，）一 甲 ， 、 ， 且 黄凤岗， 宋克欧 一种集成模糊聚类神经网 哈尔滨工程大 络 ， ： ， 一 ： ， 学学报， 一 ，） ： （ 、 以 勺 ， 宋爱国， 陆估人 基于进化规划的 网络用于被动声纳 目 标聚类研究电 子

8、学报， ，） 一 ： （ ， ， ： 一 ， ， ， ， ， 、 伟 张艳宁， 赵荣椿， 梁怡 一种有效的大规模数据的分类方法 电 子学报，（ ） ， 一 ： 杨志荣，李磊用 聚类实现多级高维点数据索引计算 ， ： ， 一， 机研究 展， ） 一 与发 ， ： （ 王莉，王正欧 ：一种用于数据聚类的动态自 组织映 ， ， ： ，： ， （） ， ： 一 姜 园： 射神 络电 信息学 ， ） 一 经网 子与 报 ， ： （ 男， 年生，博士生，研究领域为佳信号分析、小波 分析、模式识别 （ ） ， 钱云涛， 谢维信 一种由 模糊逻辑神经元网 络实现的聚类分析 张朝阳： 男， 年生， 副教授、 博士， 研究领域为无线局域网、 信号分析和卫星通信 仇佩亮： 男， 年生， 教授、 博士生导师， 研究领域为信息论、 方 西安电 科技 子 大学学 ， ） 一 法 报 ， ： （