75、序列聚类与异常检测：方法与应用

序列聚类与异常检测：方法与应用

在数据挖掘领域，序列数据的聚类和异常检测是重要的研究方向。序列数据在很多实际场景中广泛存在，如生物序列、用户行为序列等。本文将详细介绍序列聚类和异常检测的相关方法。

序列聚类方法

序列聚类旨在将相似的序列分组到同一簇中。以下是几种常见的序列聚类方法：

基于图的聚类

在构建图时，假设边是无向的，并且会移除平行边（通过丢弃其中一条），因为距离函数通常是对称的，平行边具有相同的权重。之后，可以使用聚类或社区检测算法对新创建图的节点进行聚类。聚类完成后，可通过节点与数据对象的对应关系，将节点簇映射回数据对象簇。

基于子序列的聚类

前面提到的一些方法基于使用序列间全局对齐的相似性函数，但对于较长的序列，全局对齐由于计算长序列对之间相似性时的噪声影响，效果会越来越差。因此，可以设计局部对齐相似性函数或使用基于关键字的相似性方法。

更直接的方法是使用基于频繁子序列的聚类方法。具体步骤如下：
1. 确定频繁子序列 ：使用频繁序列模式挖掘算法从序列数据库中确定频繁子序列。不同应用可能对序列有不同的约束，如确定序列的最小或最大长度。
2. 选择子序列子集 ：基于适当的选择标准，从频繁子序列中确定一个子集。通常应选择一个子集，以最大化覆盖范围并最小化冗余，即仅使用适量的相关特征进行聚类。
3. 序列表示 ：将数据库中的每个序列表示为来自子序列子集的“频繁子序列包”，即序列的转换表示包含它所包含的子序列子集中的所有频繁子序列。
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