改进的视觉密度聚类算法及其两阶段应用

本文探讨了如何改进基于视觉原理的密度聚类算法，使其适应处理混合属性的数据，特别是包含分类属性的数据。传统的基于视觉原理的密度聚类算法在处理数据时具有诸多优势，例如对初始化参数不敏感，能识别任意形状的聚类，并且能够找到最优聚类，而且其一趟聚类算法执行速度快、效率高。然而，这些算法在面对混合属性的数据集时可能会遇到挑战。 作者首先对原算法进行了改进，使其具备处理分类属性的能力。这一改进使得算法能够处理不同类型的数据，扩大了它的适用范围。接着，他们提出了一种两阶段的聚类方法。在第一阶段，采用一趟聚类算法对原始数据集进行初步的划分，快速地生成一个初始的聚类结构。这个阶段的目的是快速减少数据复杂性，为后续的精细化聚类做准备。 第二阶段，利用改进后的基于视觉原理的密度聚类算法对第一阶段产生的初始划分进行合并和优化。这一阶段通过分析每个划分内部和划分之间的密度关系，寻找最佳的聚类组合，以形成最终的聚类结果。这种方法既保留了原有算法的优点，又能适应混合属性的数据，提高了聚类的准确性和有效性。 实验部分，作者在真实数据集和人造数据集上验证了所提两阶段聚类算法的性能。结果显示，该算法不仅能够有效地处理复杂的聚类问题，而且在速度和准确性方面表现出色，证明了其有效性和可行性。 关键词：一趟聚类算法；视觉原理聚类；任意形状簇 这篇论文对于理解和改进聚类算法，尤其是处理混合属性数据的聚类问题，提供了重要的理论和技术支持。对于数据挖掘、机器学习以及模式识别等领域有着实际的应用价值。