改进的层次聚类算法与交互式显示：犯罪网络分析与开源项目应用

本文主要探讨了一种创新的基于分层聚类的改进算法，该算法旨在解决传统分层聚类和K-means算法在处理犯罪网络聚类时所面临的挑战。通常情况下，这两种算法在对数据进行层次结构划分和简单分组方面表现出色，然而，它们依赖于预先设定的聚类数量，即需要知道最终的聚类点数。这限制了它们在实际应用中的灵活性，特别是当网络结构未知或者动态变化时。 作者刘建光在文中提出了一个突破性的方法，他根据类内相似性和类间差异性原则设计了一套自适应策略，这一策略能够在不预先指定聚类数目的情况下，自动地将犯罪网络分解为一系列小的聚类群组。这种方法的优点在于它能够适应网络数据的复杂性和不确定性，使得聚类过程更为智能和高效。 为了实现这一改进算法，作者还开发了一种交互式显示界面。这个开源项目允许用户实时观察和探索聚类结果，增强了算法的可视化效果和易用性。用户不仅可以看到最终的聚类结果，还能通过交互式图形界面直观地理解数据内在的结构和关系。这种交互式界面不仅验证了算法的有效性，也为其他研究者和开发者提供了一种处理社交网络数据的新途径。 关键词"分层聚类"和"K-means算法"突出了文章的核心技术基础，而"prefuse"则可能指的是 Prefuse库，这是一个广泛应用于数据可视化的开源工具，用于构建动态和交互式的可视化界面。犯罪网络作为研究对象，展示了这种改进算法的实际应用场景，强调了在信息安全和犯罪分析领域的潜在价值。 这篇论文通过对分层聚类算法的创新改进和交互式界面的开发，不仅推动了聚类方法在复杂网络数据处理上的进步，而且为实际应用提供了实用的工具和新的视角。其研究成果对于数据挖掘、网络分析以及可视化技术等领域具有重要意义。