SA-BFSN算法：自适应密度聚类新方法

"SA-BFSN：一种自适应基于密度聚类的算法" 本文介绍了一种新的聚类算法——自适应基于广度优先搜索邻居（Self-Adaptive Broad First Search Neighbors，SA-BFSN），旨在解决传统聚类算法中需要人为设定参数的问题，特别是BFSN算法中的距离参数r和λ。SA-BFSN算法通过逆高斯分布来自动估计r值，并依据噪声点的数量分布特征选择合适的λ值，实现了聚类过程的自动化。 聚类是数据挖掘中的关键任务，其目标是将相似的数据归为一类，而不同的类间具有较低的相似性。常见的聚类算法包括划分、层次、基于密度和基于网格的方法。这些算法通常需要用户预设一些参数，如聚类数量、迭代次数或终止条件，这些参数的设定往往困难且对结果影响显著。SA-BFSN算法则避免了这一问题，简化了实现过程，降低了时间复杂度，且对输入数据的顺序不敏感。 BFSN算法是基于密度的聚类方法，它通过高密度区域识别簇，能自动确定簇的数量，适应各种形状的聚类，尤其在有噪声的数据环境中表现优秀。然而，BFSN需要用户输入两个参数r和λ，r用于定义邻域，λ用于区分簇内点和噪声点。SA-BFSN算法对此进行了改进，采用逆高斯分布拟合来确定r，通过分析数据集中的噪声点分布特征选择合适的λ，从而使得算法无需人工干预，提高了聚类的自动化水平。 在SA-BFSN算法中，对象的近似性通过欧几里德距离量化，这是衡量两个对象之间相似性的常见方式。算法首先寻找每个对象的直接邻居，然后通过密度连接逐步扩展簇，直至满足特定条件。这种基于密度的方法允许算法有效地处理各种形状和大小的簇，甚至能检测到孤立点。 总体而言，SA-BFSN算法在保持BFSN算法的优点（如简单实现、低时间复杂度和高聚类精度）的同时，克服了需要人为设定参数的缺点，增强了聚类的适应性和鲁棒性。对于数据挖掘和机器学习领域的实践者来说，这种自适应的聚类算法提供了一个更为便捷且高效的工具，尤其适用于处理大规模和复杂的数据集。