【摘 要】
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聚类作为一种重要的数据挖掘方法,能够发现未知数据的潜在模式,进一步指导实践.传统聚类算法受参数或数据类型影响,往往表现不佳.集成聚类通过学习多个模型来解决一个问题,从而获得一个准确度和鲁棒性都更强的结果,在一定程度上缓解了单个聚类算法的困境,拓宽了聚类算法的应用场景.目前已经形成了很多集成聚类算法,但是仍存在三个问题:一是侧重于集成策略的设计,忽视了生成阶段基聚类质量对最终聚类结果有着直接的影响;
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聚类作为一种重要的数据挖掘方法,能够发现未知数据的潜在模式,进一步指导实践.传统聚类算法受参数或数据类型影响,往往表现不佳.集成聚类通过学习多个模型来解决一个问题,从而获得一个准确度和鲁棒性都更强的结果,在一定程度上缓解了单个聚类算法的困境,拓宽了聚类算法的应用场景.目前已经形成了很多集成聚类算法,但是仍存在三个问题:一是侧重于集成策略的设计,忽视了生成阶段基聚类质量对最终聚类结果有着直接的影响;二是平等地对待参与集成的每一个基聚类或簇;三是忽视了数据内部可能固有的一些联系.本文提出一种基于密度峰值和微簇的集成聚类算法.首先应用改进的密度峰值聚类算法生成基聚类成员,以处理结构复杂的数据集.然后,引入微簇概念提取代表信息以减少算法的复杂度,并结合信息熵知识估计每个簇对集成的重要性来构建代表点级别上的共协矩阵.最后应用一致函数来划分共协矩阵,得到对代表点的划分结果,其余点跟随微簇返回相应的簇,得到最终聚类结果.为了验证该算法的有效性,在三个合成数据集和五个UCI数据集上与五个集成聚类算法进行了对比实验,结果表明本文算法能有效提升聚类性能.现有的集成聚类算法通常默认使用K-means作为基聚类生成器,这虽能确保聚类成员的多样性,但却忽视了差的基聚类可能会对最终聚类结果造成极大干扰.有研究指出,在保证基聚类质量的前提下尽可能增加其多样性有利于得到一个更好的聚类结果.根据这个观点,提出一种基于聚类质量的两阶段集成算法.首先采用K-means生成基聚类成员,通过群体一致性度量筛选出兼具高质量和强多样性的聚类成员,形成候选集成.然后在集成阶段利用信息熵知识来构建基聚类加权的共协矩阵,采用层次聚类算法得到最终聚类结果.将所提算法在十个真实数据集上与七个先进的集成聚类算法进行对比实验,结果表明该算法在有效提升聚类结果的准确度的同时,能保持较好的鲁棒性.
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