32、基于双比特量化哈希的密度聚类与数据序列向量表示

基于双比特量化哈希的密度聚类与数据序列向量表示

在当今的数据处理领域，聚类算法和数据序列表示方法是非常重要的研究方向。聚类算法能够帮助我们发现数据中的潜在结构，而数据序列表示方法则有助于解决数据维度高、大小不等的问题。本文将介绍两种相关的技术：基于双比特量化哈希的密度聚类算法（BDBQLSH - DBSCAN）和利用Word2Vec与Doc2Vec进行数据序列表示的方法。

基于双比特量化哈希的密度聚类算法（BDBQLSH - DBSCAN）

在聚类分析中，DBSCAN算法是一种经典的密度聚类算法，但它在处理高维数据和大规模数据集时存在一些局限性。为了克服这些问题，研究人员提出了BDBQLSH - DBSCAN算法。

相关背景与技术

• LSH相关技术 ：一些研究通过混合最近邻的方式减少搜索空间。例如，基于LSH的共享最近邻聚类（LSH - SNN）可用于宏基因组学领域的高维序列数据聚类。还有研究使用p - 稳定分布LSH检测邻点和影响空间概念，以减少搜索空间；另一些研究使用二进制LSH，应用汉明距离度量而非欧几里得距离，基于影响空间进行聚类。
• K - 最近邻算法（KNN） ：BDBQLSH - DBSCAN算法使用K - 最近邻算法检测高密度区域，并通过DBQLSH技术对其进行近似。该算法与DBSCAN算法类似，但将ε和Minpts参数转换为参数K。

核心概念：影响空间

对于每个点$x_i$，其影响空间$IS_k(x_i)$的定义如下：
$x_j \in IS_k(x_i)$ 当且