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【圖文】數(shù)據(jù)挖掘中聚類(lèi)算法的比較_第3頁(yè)
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1、 K_pototypes算法 K-pototypes算法結(jié)合了K-means方法和根據(jù)K-means方法改 進(jìn)的能夠處理符號(hào)屬性的K-modes方法。 CLARANS算法(隨機(jī)搜索聚類(lèi)算法 CLARANS算法是一種分割聚類(lèi)方法.它首先隨機(jī)選擇一個(gè)點(diǎn) 作為當(dāng)前點(diǎn),然后隨機(jī)檢查它周?chē)怀^(guò)參數(shù)Maxneighbor 個(gè)的一些鄰接點(diǎn),假如找到一個(gè)比它更好的鄰接點(diǎn),則把它 移入鄰接點(diǎn),否則把該點(diǎn)作為局部最小量.然后,再隨機(jī)選擇 一個(gè)點(diǎn)來(lái)尋找另一個(gè)局部最小量,直到所找到的局部最小量 數(shù)目達(dá)到用戶要求為止. 該算法要求聚類(lèi)的對(duì)象必須預(yù)先都調(diào)入內(nèi)存,并且需掃描多 次數(shù)據(jù)庫(kù),這對(duì)大型數(shù)據(jù)庫(kù)而言,無(wú)論從時(shí)間復(fù)雜

2、度還是空 間復(fù)雜度而言,都是不太適用的. 雖然該算法對(duì)臟數(shù)據(jù)和異 常數(shù)據(jù)不敏感,但對(duì)數(shù)據(jù)輸順序異常敏感,且只能處理凸形 或球形邊界聚類(lèi). CLIQUE算法(自動(dòng)子空間聚類(lèi)算法 該算法利用自頂向上方法求出各個(gè)子空間的聚類(lèi)單元。 CUQUE算法主要用于找出在高維數(shù)據(jù)空間中存在的低 維聚類(lèi)。為了求出d維空間聚類(lèi)，必須組合給出所有 d-1維子空間的聚類(lèi)，導(dǎo)致其算法的空間和時(shí)間效率 都較低，而且要求用戶輸入兩個(gè)參數(shù)：數(shù)據(jù)取值空間 等間隔距離和密度闊值。這2個(gè)參數(shù)與樣木數(shù)據(jù)緊密 相關(guān)，用戶一般難以確定。CLIQUE算法對(duì)數(shù)據(jù)輸人順 序不敏感 聚類(lèi)算法的比較結(jié)果 算法 算法效率 適合的數(shù)據(jù) 發(fā)現(xiàn)的聚類(lèi) 類(lèi)型 類(lèi)型 數(shù)值 數(shù)值 數(shù)值 凸形或球形 任意形狀 任意形狀 對(duì)臟數(shù)據(jù)或異 對(duì)數(shù)據(jù)輸入 常數(shù)據(jù)的敏感 順序的敏感 性 性 不敏感 敏感 不敏感 敏感 不太敏感 敏感 不太敏感 一般 BIRCH DBSCAN CURE K_pototypes 高 一般 較高 一般 數(shù)值和符號(hào) 凸形或球形 CLARANS CUQUE 較

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