检索结果-南通市图书馆

软件学报 2024年

作者：朱轶凡罗程阳马瑞遥陈璐毛玉仁高云君浙江大学计算机科学与技术学院浙江大学软件学院

具有噪声的基于密度的数据聚类(DBSCAN)算法是数据挖掘领域中的经典方法之一,其不仅能发现数据中潜藏的复杂关系,还能过滤其中的数据噪声,从而获得高质量的数据聚类.然而,现有的基于密度的数据聚类算法仅支持单模态(类型)数据的聚类,难... 详细信息

具有噪声的基于密度的数据聚类(DBSCAN)算法是数据挖掘领域中的经典方法之一,其不仅能发现数据中潜藏的复杂关系,还能过滤其中的数据噪声,从而获得高质量的数据聚类.然而,现有的基于密度的数据聚类算法仅支持单模态(类型)数据的聚类,难以应对多模态(类型)数据并存的应用场景.随着信息技术的快速发展,数据呈现多模态化的发展态势,现实生活中的数据不再是单一的数据类型,而是多种数据模态(类型)的组合,如文本、图像、地理坐标、数据特征等.因此,现有的数据聚类方法难以对复杂的多模态数据进行有效的数据建模,更无法进行高效的多模态数据聚类.基于此,提出一种基于密度的多度量空间聚类算法.首先,为了刻画多模态数据间的复杂关系,利用多度量空间表征数据之间的相似性关系,并且利用聚合多度量图索引(AMG)实现多模态数据建模.接着,利用差分化的相似性关系优化聚合多度量图的图结构,并且结合最优策略优先的搜索策略进行剪枝,以实现高效的多模态数据聚类.最后,在真实与合成数据集上针对多种参数设置进行实验.实验结果验证了所提方法运行效率提升了至少1个数量级,并具有较高的聚类精度与良好的可扩展性.

关键词：多度量空间多度量图基于密度的数据聚类数据挖掘多模态数据

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