改进的SNN算法：解决大规模混合属性聚类挑战

本文主要探讨的是"改进的概念格属性约简算法"在聚类分析领域的研究，特别是针对共享最近邻聚类算法（SNN）存在的问题进行优化。聚类分析作为一种重要的数据挖掘任务，在多个领域如统计学、金融、市场营销等有着广泛应用。SNN算法因其在处理大小不一、形状各异且密度不同的数据集时表现出色，尤其是在密度不均匀的数据集上，它的优势尤为明显。然而，SNN算法的时间复杂度为O(n^2)，这使得它在处理大规模和高维数据时显得效率低下。 针对这一问题，研究者们提出了针对SNN算法的改进策略。例如，Bharat Bhavsar等人基于enclosure思想对SNN进行了改进，通过将数据集划分为互不重叠的子集，减少相似度计算的数量，提高了计算性能，但局限在于仅限于处理数值型数据，聚类精度提升有限。另一项研究着重改善了SNN的"去噪"、孤立点检测和代表点选择，增强了算法的鲁棒性。 本文进一步提出了一个全新的改进方案，旨在克服SNN的局限性，使其能够适应混合属性数据集，包括分类属性，而且能够在大规模数据上运行，时间复杂度降低至接近线性。这种方法允许算法处理不同大小、形状和密度的空间聚类，特别适合现代大数据场景。通过在真实数据集和人造数据集上的实验验证，证明了提出的改进算法在实际应用中的有效性和可行性。 总结来说，这项研究旨在提升聚类算法的效率和适用性，通过优化共享最近邻聚类算法，解决大规模高维数据集上的性能瓶颈，为混合属性数据的聚类提供了新的解决方案。通过对比实验结果，可以看出改进后的算法在保持聚类效果的同时，显著降低了计算成本，为实际工业应用带来了显著的价值。