高维分类数据的子空间聚类算法FPSUB

"本文介绍了针对高维分类属性数据的子空间聚类算法——FPSUB，该算法利用FP-Tree结构处理高维分类数据，通过寻找频繁模式确定候选子空间，进而进行聚类。实验表明，FPSUB算法在准确度上优于其他算法。文章还对比了其他针对高维分类数据的聚类算法，如CACTUS、COOLCAT、LIMBO和ROCK，分析了各自的特点和局限性。" 高维分类属性数据的处理是数据挖掘中的一个重要课题，因为传统的聚类算法主要设计用于处理低维连续数据，而面对高维分类数据时往往表现不佳。这类数据通常具有大量特征，且特征间的关系复杂，使得使用常规的距离度量方法不再适用。高维空间中的" Curse of Dimensionality "现象导致所有对象之间的距离趋近，使得聚类变得困难。 FPSUB算法由王新艳提出，它创新性地将聚类问题转换为寻找属性值的频繁模式问题。FP-Tree（频繁模式树）数据结构被用来存储和处理数据集，通过分析FP-Tree找出频繁出现的属性组合，这些组合即为候选子空间。然后，算法根据这些子空间进行聚类操作，有效地处理了高维分类属性数据的复杂性。 FPSUB算法的优点在于其能够找到具有代表性的子空间，从而提高聚类的准确性。实验结果显示，FPSUB在处理真实数据集时，其聚类准确度高于其他已有的算法，如CACTUS、COOLCAT、LIMBO和ROCK。 CACTUS算法采用数据集的摘要信息进行聚类，而COOLCAT则依赖于熵值来衡量相似簇与相异簇的区分度，它是一种增量式的启发式算法。LIMBO算法基于信息瓶颈框架，利用最近信息理论进行聚类，适合处理大规模数据。ROCK算法则通过链接数目来衡量二进制和分类数据的相似性，尽管其聚类效果良好，但计算复杂度较高，不适用于处理大型数据集。 FPSUB算法在处理高维分类属性数据的聚类问题上展现出了优越性，不仅解决了传统算法的不足，还在实际应用中表现出较高的准确性。这一算法为高维数据挖掘提供了新的思路，对于理解复杂数据集的内在结构和模式有着重要的意义。