层次算法聚类(四)

Chameleon聚类算法:使用动态建模的多阶段层次聚类

  Chamelon算法是一种层次聚类算法,它采用动态建模来确定一对簇之间的相似度。在Chamelon算法中簇的相似度依据有如下两点评估:(1)簇中对象的连接情况。(2)簇的邻近性。即如果两个簇的互联性很高并且他们之间又靠的很近,那么就将其合并。

 

  (1)  Chamelon算法采用K-最近邻图的方法来构建稀疏图,,图的每一个顶点代表一个数据点,如果一个对象是另一个对象的K近邻,那么两个顶点之间存在一条边,边的权重反映相似度。(构建稀疏图

  (2)  Chamelon算法使用一种图划分算法,,把K-近邻图划分成大量相对较小的子簇,使得边割最小。如把簇C分割成Ci和Cj,使得Ci和Cj而被切断的边的权重之和最小,即它评估Ci和Cj的绝对互联性。(划分图

  (3)  Chamelon算法使用一种凝聚的层次聚类算法,其基于子簇的相似度反复的合并子簇。为了确定最相似的子簇对,它既考虑每个簇的互联性,又考虑簇的近邻性。更确切的说就是根据两个簇Ci和Cj的相对互联度RI和相对接近度RC来决定它们的相似度。(合并分区

 

  Ci和Cj的相对互联度RI:  EC(Ci,Cj)是包含Ci和Cj的边革。EC(Ci)/EC(Cj)为Ci/Cj划分为大致相等的两部分的割边的最小和。

  Ci和Cj的相对接近度RC: |Ci|为簇Ci内数据点的个数。

基本过程如图所示:

  合并过程算法:

  1、给定度量函数的上限minMetric,

  2、访问每个簇,计算他与邻近的每个簇的RCRI,通过度量函数公式计算出值tempMetric

  3、找到最大的tempMetric,如果最大的tempMetric超过阈值minMetric,将簇与此值对应的簇合并

  4、如果找到的最大的tempMetric没有超过阈值,则表明此聚簇已合并完成,移除聚簇列表,加入到结果聚簇中。

  5、递归步骤2,直到待合并聚簇列表最终大小为空。

  与一些著名的算法(如BIRCH和基于密度的DBSCAN算法)相比,Chamelon算法在发现高质量的任意形状的簇方面具有更强的能力。然而,在最坏的情况下,高维数据的处理代价可能需要On^2)时间。

  我对Chamolon算法的理解:将图论的内容引入到聚类中,将相似度作为边的权重,根据K-近邻来做出稀疏图,然后划分图,再合并。

### 回答1: chameleon聚类算法是一种基于密度的聚类算法,它可以自适应地调整聚类的数量形状。该算法在Python中有多种实现,如Scikit-learn、PyClustering等。使用Python实现chameleon聚类算法可以方便地处理大规模数据,并且可以与其他Python库进行集成,如NumPy、Pandas等。 ### 回答2: Chameleon聚类算法是一种基于层次聚类算法,它是一种自底向上的聚类方法。这个算法的主要思想是,将数据点看作是图中的节点,节点之间的距离就可以看作是图中的。该算法首先将每个数据点看作是由单独一个聚类组成,然后通过迭代合并最近的聚类,进而形成更大的聚类,直到得到整个数据集的一个单一聚类。 Chameleon聚类算法的最重要的一步是距离度量,它使用了种类型的距离度量:对象距离簇间距离。对象距离是个数据点之间的距离,也称为欧几里得距离。簇间距离则是聚类之间的距离,需要结合簇直径簇之间的共享。 该算法的一个优点是,它可以捕捉到任意形状的簇,并且对于凸非凸的簇都表现得很好。此外,它还可以处理高维数据,并处理噪声异常值。 Python是一种编程语言,是实现Chameleon聚类算法的理想选择。P ython具有广泛的科学计算库,如Scikit-learn等,这些库可以轻松地实现Chameleon聚类算法。同时,Python还有很多有用的数据可视化工具,可帮助分析可视化聚类结果。 当实现Chameleon聚类算法时,首先需要将数据点转换为图形表示形式,并计算对象距离簇间距离。接下来,通过迭代合并最近的聚类,将初始聚类转换为层次聚类,最终形成一个最优的聚类层次结构。在这个过程中,需要通过最小化簇间距离,最大化簇内距离,来评估簇的质量,并在簇不断合并的过程中更新这些量。 总的来说,使用Python实现Chameleon聚类算法,可以实现高效,准确的聚类,它可以应用于各种数据挖掘机器学习领域。 ### 回答3: chameleon聚类算法是一种基于层次聚类聚类方法,它能够适应不规则的数据分布不同的簇形状,因此在聚类非凸数据集方面比其他方法更优秀。 chameleon聚类算法采用自下而上的分层聚类策略,通过构建移动、合并分裂三个基本操作来达到聚类的目的。该算法主要分为如下几个步骤: 1. 计算相似度矩阵:将数据集中所有对象之间的相似性计算出来,通常使用的相似性度量方式是欧式距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离、余弦距离等。 2. 构建图并计算连接度:将相似矩阵转化为带权图,权重表示个对象之间的相似度。对于每个对象,计算其度数,表示对象与其他对象之间的关联度。 3. 移动:对于每个对象,比较其连接的邻居节点的连接度,如果某个邻居节点的连接度比自己高,则移动到邻居节点所在的邻域中。 4. 合并:对于位于同一邻域中的对象,构建新的超节点,并根据邻域对象之间的相似度对超节点进行连接权重计算。 5. 分裂:将超节点根据不同的组合方式分裂成若干个子节点,并根据子节点内部子节点之间的相似度重新计算连接权重。 在Python中可以使用scikit-learn等机器学习库中的chameleon聚类算法实现,具体操作如下: 1. 加载数据:使用pandas等库从数据源中加载原始数据。 2. 特征提取:根据问题需求对数据进行预处理特征提取。 3. 构建相似矩阵:使用scikit-learn库中的距离度量函数计算相似矩阵。 4. 进行聚类:使用scikit-learn库中的chameleon聚类算法进行聚类分析,并根据分析结果对数据进行分类。 5. 评估聚类结果:使用评估指标(如轮廓系数)等方法对聚类结果进行评估优化。 总之,chameleon聚类算法可以在不同的数据类型分布情况下获得良好的聚类效果,是一种非常有实际应用价值的聚类算法
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