改进Chameleon算法：DPC与模块密度结合的层次聚类

"这篇研究论文探讨了一种改进的Chameleon算法，通过结合DPC算法和模块密度函数，旨在解决传统Chameleon算法的局限性，如无法确定聚类终点和对初始参数敏感的问题。作者们来自中国民航大学的电子信息与自动化学院和科技处，他们提出的新算法能够自动确定终止条件并适应不同形状的簇。" 本文的核心知识点： 1. **Chameleon算法**：Chameleon算法是一种适应性强的层次聚类算法，它能够根据数据的分布动态调整其聚类策略。然而，原始的Chameleon算法存在两个主要问题：一是难以找到合适的聚类终点，二是对初始参数的设置较为敏感，可能导致聚类效果不稳定。 2. **DPC算法**：DPC（Density-based Progressive Clustering）算法是一种基于密度的聚类方法，它用于处理高维数据和噪声，通过连续检测局部密度来发现潜在的聚类结构。在改进的Chameleon算法中，DPC算法被应用于数据预处理阶段，帮助识别数据的局部密度特性。 3. **模块密度函数**：模块密度是衡量簇内数据点相似程度的一种度量，它考虑了簇内点的紧密程度和邻域的关系。在聚类过程中，当模块密度达到最大时，意味着簇内的连接性和紧密度最优，从而作为终止聚类的判断条件。 4. **层次聚类**：层次聚类是一种将数据组织成树状结构（也称为谱系图或 dendrogram）的方法，分为凝聚型和分裂型。在这个改进的算法中，层次结构是基于密度构建的，能有效识别任意形状的簇。 5. **动态模型与终止条件**：改进后的Chameleon算法通过引入模块密度和DPC，建立了动态模型，该模型能够根据数据的密度变化自动调整聚类过程，不再需要人为设定固定的终止条件，增强了算法的自适应性和鲁棒性。 6. **应用与意义**：该研究对于大数据分析、模式识别等领域具有实际应用价值，特别是在复杂数据集上，改进的算法能够提供更准确和稳定的聚类结果，减少了对初始设置的依赖，提升了聚类效率。 关键词：Chameleon算法、DPC算法、模块密度、稳健性 这篇论文的研究成果对于理解和优化聚类算法，特别是对于处理非球形、不规则形状的簇，以及在数据预处理和动态聚类场景下，提供了新的思路和方法。