改进Chameleon算法：处理混合属性的高效两阶段聚类

Chameleon算法是一种在数据挖掘领域备受关注的聚类算法，以其能够发现具有任意形状、大小和密度的自然簇以及一趟聚类过程中的高效性而著称。然而，原始的Chameleon算法主要针对数值型数据，对于包含分类属性的数据处理能力有限。为了克服这一局限性，本文提出了一种改进的Chameleon算法，通过将其扩展以适应混合属性的数据。 首先，研究者对Chameleon算法进行了简化和增强，使其能够处理包含分类属性的数据。这涉及到对分类特征的处理和整合，可能包括编码转换或者特征融合等技术，以便算法能在处理不同类型的属性时保持其聚类效果。这种改进确保了算法在面对复杂数据集时的适用性。 其次，作者提出了一个两阶段的聚类策略。第一阶段，采用一趟聚类算法对整个数据集进行初步划分，将数据分为若干个初始的聚类。一趟聚类算法通常快速且易于实现，但可能牺牲一些精确度。通过这种方式，可以快速获得一个粗略的聚类结构，便于后续处理。 在第二阶段，利用改进后的Chameleon算法对这些初步聚类进行细化和优化。这个阶段会更深入地分析数据内部的结构，根据任意形状簇的特点调整聚类边界，从而提高聚类的精度和一致性。这个阶段可能会涉及到多次迭代和调整，直到达到满意的聚类结果。 通过在真实数据集和人造数据集上进行实验，研究者验证了这个两阶段聚类算法的有效性和可行性。实验结果显示，相较于传统的Chameleon算法，这种改进方法在处理混合属性数据时表现出了更好的性能，既保留了原有的高效性，又提升了聚类的质量。 总结来说，这项工作主要贡献在于对Chameleon算法的扩展和优化，使其能够适应不同类型的数据，并通过两阶段聚类策略结合一趟聚类和Chameleon算法的优势，实现了混合属性数据的高效聚类。这对于实际应用中的数据挖掘和分析具有重要的理论和实践价值。