考虑对象方向关系的密度聚类算法

 聚类分析是数据挖掘的一个重要研究方向.为了在大规模空间数据库中发现任意形状的聚类,Martin Ester等提出基于密度的聚类算法DBSCAN.针对DBSCAN处理聚类边界对象的不足,提出了聚类时考虑对象方向关系的改进算法,实验表明,改进算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能得到更好的聚类结果.     

一种处理空间实体约束的空间聚类算法

分析了现有处理空间实体约束的空间聚类算法,提出一种处理空间实体约束的空间聚类算法SPOC.该算法对具有空间实体约束的空间对象进行聚类时,利用空间关系中的方向关系来选取新的中心对象,同时利用回溯的、非几何的方法求解障碍空间中两个空间对象间的障碍距离,实验表明算法SPOC是一种有效的处理空间实体约束的空间聚类算法.     

一种基于核的模糊聚类算法

结合核技术与改进的模糊c均值算法聚类准则提出一 种基于核的模糊聚类算法. 通过引入核函数, 样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类, 提高了聚类性能. 同时, 算法改进了模糊c-均值聚类模型中的概率型约束条件, 使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性. 在真实数据和人造数据上与常用聚类算法进行了对比实验, 结果表明该算法具有较低的时间、 空间复杂度与较好的聚类性能.     

无线Mesh网络节点聚类属性分析

通过分析无线Mesh网络节点空间属性,提出了一种改进的k-medoids网络节点聚类算法.该算法基于聚类思想,将无线Mesh网络中的网关部署问题转化为空间节点数据聚类问题.构建了网络拓扑图的邻接矩阵,并利用邻接矩阵选择具有最多一跳连接节点数的对象作为初始簇中心.然后以网络跳数代替传统聚类算法中的距离参数,将最小化跳数之和作为优化目标,通过迭代方法获得稳定的聚类和分组结果.实验结果表明,离散的网络节点在空间上具有聚类特性,利用该方法可以获得更小的平均跳数和最大跳数,因此可以较好地实现网络节点分组和网关发现.     

基于密度信息熵的K-means算法在客户细分中的应用

为解决企业客户价值体现问题, 提出一种TFA客户细分改进模型, 以客户发展空间T、 购买频次F和平均购买额A为指标, 充分体现客户的价值和发展空间. 首先, 引入局部密度值ρ和信息熵H, 改进K-means聚类算法, 以优化传统K-means聚类方法初始聚类中心的选取问题；其次, 通过搭建机器学习框架, 对选取人工数据集及真实数据集进行聚类实验, 验证模型的有效性. 实验结果表明, 该模型能有效分类客户, 充分反映客户价值及其发展空间, 并通过改进聚类算法提升了算法效率.     

一种新的基于时空轨迹的汇合模式挖掘算法

现有移动对象聚集模式因为模式定义的不足,无法全面地反映移动对象群体聚集运动.提出一种新的移动对象聚集模式,称为汇合模式,该模式从移动对象群体运动形态出发设计,准确反映群体的变化趋势,有效识别群体聚集运动.汇合模式挖掘过程中使用簇包含关系保证群体之间的关联性,识别群体变化趋势.通过相邻时刻的簇集合进行条件为簇包含的连接操作,实现汇合模式的挖掘.利用移动对象簇之间的空间关系对连接操作进行剪枝,提升汇合模式挖掘的效率.针对汇合模式挖掘中移动对象聚类效率较低的问题,使用四叉树改进DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,进一步提升了汇合模式挖掘算法的性能.利用真实的GPS轨迹数据进行实验,结果表明汇合模式挖掘方法是有效的.     

基于候选对象裁剪的密度子空间聚类

针对目前子空间聚类算法存在精度差、效率低的问题,设计了一种子空间聚类算法DSUB.提出了裁剪候选对象的方法,减少了候选聚类对象的个数且对候选对象分组,使得待搜索的聚类簇只能是某个组的子集,可降低后续聚类处理的复杂度.此外,提出了新的邻域查询方法和抽样覆盖策略用以提高密度聚类的处理速度.实验结果表明:DSUB算法精度高,能够发现任意形状的聚类簇;计算复杂度与数据量呈线性关系;抗噪声性能强;聚类结果与处理顺序无关.DSUB算法非常适合处理子空间聚类.     

一种面向GIS的静态R-树数据组织方法

针对GIS空间数据提出了一种基于空间聚类的静态R-树生成方法.该方法用典型点法进行静态R-树数据组织,用空间对象的最小约束矩形代替空间对象本身进行空间聚类计算,形成若干聚类,并以R-树的构建规则进行适当调整,同时通过改进R-树的一些性能指标如覆盖区域、重叠面积和边界周长等提高其查询性能.通过将该算法与其他静态R-树算法如Low x算法、Hilbert R-树算法进行比较,论证了该算法的可行性.     

一种基于相交关系的GML空间聚类算法

提出一种基于相交关系的GML空间聚类算法SCIR,该算法以GML数据作为数据源,计算空间对象的相交关系,针对空间对象的相交关系和非空间属性,定义了一种相似度度量方法,利用ROCK算法进行聚类.实验结果表明,算法SCIR能实现GML数据中基于相交关系的空间对象聚类,并具有较高的效率.     

一种面向空间对象群的聚类算法

将空间对象按一定的空间关系分组,构成空间对象群,每个空间对象群包含类型多样、数量不等的空间对象.提出一种空间对象群的相异度计算方法,并提出空间对象群聚类算法SOGC.它将类型多样的空间数据集分层表示,计算空间对象群中对象在不同层上属性分布的隶属度,以此计算空间对象群的相异度.与一般的聚类算法不同,SOGC考虑了空间数据的复杂性和数据之间的联系.实验结果表明算法SOGC是有效的,对地理空间数据分析具有实用价值.