使用禁忌搜索技术进行大数据聚类

"本文介绍了一种使用禁忌搜索技术进行聚类的方法，特别适用于处理包含类别数据的大数据集。通过扩展模糊k-均值算法，该方法能够在数值型和类别型数据共存的域中执行聚类操作，以寻找全局最优解。" 在大数据分析领域，聚类是一种常用的数据挖掘技术，用于将相似的对象分组到不同的簇中。标题中的“sets using tabu search techniques”指的是利用禁忌搜索算法来优化聚类过程。禁忌搜索是一种全局优化算法，它避免陷入局部最优解，从而有可能找到全局最优解。在大数据聚类中，这种方法尤其重要，因为数据集可能包含大量复杂且多样的特征。 描述中提到的“Clustering categorical data”是指处理包含类别变量的数据集进行聚类。类别数据通常是非数值型的，如颜色、性别或城市等，这些数据不能直接用数学运算进行比较。传统的模糊k-均值算法虽然在数值数据上表现优秀，但不适用于类别数据。因此，作者提出了一种基于禁忌搜索的聚类算法，旨在解决这个问题。 论文中，作者Michael K. Ng和Joyce C. Wong提出了一个扩展模糊k-均值的算法，使其能够处理类别数据以及数值和类别混合的数据集。他们利用禁忌搜索技术来探索解决方案空间，跳过局部最优解，目标是找到聚类问题的全局最优解。这使得算法在面对具有复杂特性的大数据集时，能更有效地捕捉数据的内在结构。 禁忌搜索算法的工作原理包括以下几个关键步骤：初始化、邻域搜索、禁忌列表更新和替换策略。在聚类场景中，这些步骤会调整簇的边界和成员分配，以达到最佳的相似性。通过这种方式，算法能够在类别数据上执行类似于模糊k-均值的迭代过程，但能更好地适应数据的多样性。 这篇论文提出的算法为大数据聚类提供了一个强大的工具，尤其是在处理类别数据时。它克服了传统模糊k-均值算法的局限性，通过禁忌搜索技术提高了聚类的准确性和全面性。这对于理解和分析包含类别数据的复杂数据集具有重要意义，对于数据科学家和机器学习从业者来说，这是一个重要的进展。