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基于chameleon算法构建自适应网站研究

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微电子学与计算机 2005年第3期22卷 259-261,265页

作者：骆正山毋建宏王小完西安建筑科技大学管理学院陕西西安710055 西安邮电学院信息与管理工程系陕西西安710061

本文把CH A M ELEON算法应用于自适应网站的设计中,通过对算法的分析具体给出了算法在聚类过程中的实现细节,并按数据挖掘的过程对自适应W eb站点设计中的关键问题进行了研究。经试验验证,效果明显优于其它算法。

关键词： chameleon算法自适应网站聚类索引页面

一种基于动态近邻选择模型的chameleon算法

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西北师范大学学报（自然科学版） 2010年第6期46卷 42-45页

作者：赵学锋杨海斌王秀花西北师范大学数学与信息科学学院甘肃兰州730070

在分析chameleon聚类算法的基础上,提出了一种基于动态近邻选择模型的chameleon算法(DNMC).新的算法考虑了回溯机制,有利于合并之后的分解.在标准数据集Wine和Iris上的实验表明,DNMC算法的fa指标优于M-chameleon算法.通过计算各个属性... 详细信息

在分析chameleon聚类算法的基础上,提出了一种基于动态近邻选择模型的chameleon算法(DNMC).新的算法考虑了回溯机制,有利于合并之后的分解.在标准数据集Wine和Iris上的实验表明,DNMC算法的fa指标优于M-chameleon算法.通过计算各个属性的差异度,显示出一些属性的存在对于聚类结果影响很小,删除这些属性列可以降低时间复杂度.

关键词：层次聚类 chameleon算法结构等价相似度模块度

基于凝聚的层次聚类方法改进的chameleon算法的研究与应用

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基于凝聚的层次聚类方法改进的CHAMELEON算法的研究与应用

作者：赵晶晶吉林大学

学位级别：硕士

近些年,互联网技术和信息产业不断高速发展,人们开始关注“大数据”这一术语,并逐渐的被人们提及,信息时代的海量数据也用它来描述和定义。随着社会时间的不断流逝,海量数据的重要性开始逐渐的被人们意识到。大数据时代,人类首先要迎接... 详细信息

近些年,互联网技术和信息产业不断高速发展,人们开始关注“大数据”这一术语,并逐渐的被人们提及,信息时代的海量数据也用它来描述和定义。随着社会时间的不断流逝,海量数据的重要性开始逐渐的被人们意识到。大数据时代,人类首先要迎接的挑战就是如何对海量的数据进行处理,如何处理海量的数据,如何研究并发现海量数据之间的潜在信息,现已发展成为我们当下急需解决的非常有研究价值的问题。聚类分析是用于处理大量数据的常用方法,通过该方法从海量数据中获得一些有意义的建议。聚类通过计算数据对象之间的相似性,把相似性较高的一组数据点聚到同一个组中,这个组称为聚类生成的簇。同簇内的数据相似性较高,不同簇内的数据相似性高度不同。聚类在学习过程中通过无监督的方式对数据对象进行分类,许多领域中常常通过聚类方法对数据进行分析,已经成为一种常用的对数据进行分析的技术。聚类分析已在机器学习、数据挖掘、模式分类、图像分割等领域得到广泛而深入的应用。本文将会详细介绍一种本文提出的聚类算法模型,基于凝聚的层次聚类方法改进的chameleon算法的模型。chameleon聚类算法通过动态建模的方式聚类,聚类生成的簇可以是不同大小、形状、密度的高质量簇。虽然chameleon算法具有这样的优势,但仍存在着不足。chameleon算法在构造k-最近邻图G时k值选取困难且对结果影响较大。利用用于分割大型超图的多级分区hMetis算法划分G是粗划分,很容易导致结果的不确定性。针对此缺点,本文借鉴AGNES算法的基本思想,提出了一种新的凝聚的层次聚类方法,并将该操作方便、效率较高的凝聚的层次聚类方法代替传统的hMetis算法划分G生成子簇。经实验表明,聚类效果较为理想。针对本文介绍的聚类算法模型,首先利用带有标签的经典人工数据集和来自UCI的公共数据集,对提出的改进算法的有效性进行了充分的验证。为了从聚类效果中一目了然的看出改进算法模型的有效性,通过绘制结果图像的方式对低维数据集的聚类结果进行展示。验证了模型的有效性后,将基于凝聚的层次聚类方法改进的chameleon算法的模型应用于学生课外实践数据的分析研究,用于发掘学生在课外实践方面的潜质,分析实验结果,发现并研究影响学生课外实践表现的因素。

关键词： chameleon算法 AGNES算法聚类分析课外实践

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基于改进chameleon算法的R树构建

基于改进Chameleon算法的R树构建

作者：贺乃洲太原理工大学

学位级别：硕士

由于空间数据的维度属性和位置关系的可变性,空间数据库的主要工作是处理大量空间数据,并且它可以合理有效地完成所需的添加、删除、修改以及其他功能。对空间数据进行索引特别重要,索引不仅可以改变数据的存储结构,优化存储过程,还可... 详细信息

由于空间数据的维度属性和位置关系的可变性,空间数据库的主要工作是处理大量空间数据,并且它可以合理有效地完成所需的添加、删除、修改以及其他功能。对空间数据进行索引特别重要,索引不仅可以改变数据的存储结构,优化存储过程,还可以实现更快地执行类似查询的操作。大多数空间数据的索引结构为R树,而R树是在一维数据中广泛使用的B树索引结构在空间上的扩展。R树的传统构造是通过动态插入技术实现的,即逐步插入空间数据以形成R树。在这种情况下,不仅R树的构造结果有很大的机会陷入局部最优,而且频繁的节点分裂,会造成最小外包矩形的重叠面积大幅度增加,这将导致多路径查询问题,影响最终检索效率。针对以上问题,本文按照以下两个方面展开研究:一、结合DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法优势对chameleon进行改进,改进算法不仅降低了K-最邻近图中先验参数的影响,也避免了hmetis算法划分不合理造成子簇局部最优的问题。然后基于改进的chameleon算法,提出了一种批量生成索引的方式,这种方式综合考虑了数据对象间互连性和相似性的特征,使得节点内数据更加紧凑,减少了节点最小外包矩形的重叠面积,从而避免了查询中的多路径检索问题,提高了算法的检索效率。二、由于批生成索引方式的时间复杂度较高,于是提出结合实现简易的K-MEDOIDS算法,同时运用布谷鸟算法改进初始解任意的弊端,对改进算法结果进行再次聚类。这不仅减少了噪声点对R树构建的影响,还减少了索引的构建时间,提高了R树的构建质量。最后,在模拟数据集和真实分类数据上,通过对比不同算法构建R树的实验,结果表明该算法缩短了R树的构建时间,降低了最小外包矩形的重叠面积,具有高效的检索效率。

关键词：空间索引 chameleon算法 R树 K-MEDOIDS算法布谷鸟算法

一种基于改进型chameleon算法的宿舍分配方法

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智能计算机与应用 2022年第5期12卷 23-30,36页

作者：顾唐杰秦波蒋小菲贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

本文基于chameleon算法对高维度R型问题进行聚类分析,提出加权共享-变色龙算法(KSNN-chameleon)用于改进学生宿舍分配问题。KSNN-chameleon算法首先将学生的宿舍集通过K近邻算法稀疏化,然后采用近邻加权方式处理已稀疏化的数据集得到加... 详细信息

本文基于chameleon算法对高维度R型问题进行聚类分析,提出加权共享-变色龙算法(KSNN-chameleon)用于改进学生宿舍分配问题。KSNN-chameleon算法首先将学生的宿舍集通过K近邻算法稀疏化,然后采用近邻加权方式处理已稀疏化的数据集得到加权近邻图;接着对加权近邻图通过洪水覆盖法(flood-fill)和点间共享近邻相似度(SNN)进行图划分;最后KSNN-chameleon算法采用第一截断法来快速确认数据集的分簇是否符合要求,反复划分与合并获得最终的聚类结果。实验结果证明,KSNN-chameleon算法不仅在面对R型高维度聚类问题时仍能保证较好的稳定性与精度,且与传统chameleon算法相比,KSNN-chameleon的聚类精度提升了20.88%,聚类时间提升了2.73%。

关键词： chameleon算法高维R型聚类分析共享最近邻宿舍分配

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基于DPC算法与模块密度的改进chameleon算法

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中国民航大学学报 2017年第6期35卷 16-21页

作者：宫峰勋邢晨马艳秋中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学科技处天津300300

本研究基于chameleon算法结合DPC算法和模块密度函数,提出一种基于密度的层次聚类算法。在chameleon算法第一阶段,引入DPC算法进行数据处理,在第二阶段,利用近似度函数进行子簇合并时,引入表征簇内数据点相似程度的函数——模块密度,当... 详细信息

本研究基于chameleon算法结合DPC算法和模块密度函数,提出一种基于密度的层次聚类算法。在chameleon算法第一阶段,引入DPC算法进行数据处理,在第二阶段,利用近似度函数进行子簇合并时,引入表征簇内数据点相似程度的函数——模块密度,当模块密度值最大时获得最终聚类结果。本算法利用上述方法建立动态模型,可自动确定终止条件,并且可以识别任意形状簇,克服了传统chameleon算法无法找到聚类终点和对于初始参数设置敏感的问题。

关键词： chameleon算法 DPC算法模块密度稳健性

聚类分析中chameleon算法的分析与实现

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计算机与现代化 2006年第9期 1-2,5页

作者：喻云峰聂承启江西省商务学校江西新建330100 江西师范大学江西南昌330027

首先详细讨论了chameleon算法,包括:chameleon算法的基本思想、Gk图、图的划分、近似度的计算、层次合并等,然后给出了一个实现chameleon算法的部分代码。

关键词： chameleon算法 Gk图图的划分相对五连性相对近似度

基于chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

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大连民族学院学报 2010年第1期12卷 61-64页

作者：张友赵凤霞大连民族学院理学院辽宁大连116605 秦皇岛职业技术学院信息工程系河北秦皇岛066100

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k-means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,... 详细信息

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k-means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。

关键词：聚类算法 chameleon算法谱平分法 k—mean算法 EM算法不为凸的样本空间

基于chameleon算法的用户聚类的设计与实现

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微机发展 2005年第4期15卷 48-50页

作者：陈小松崔志明苏州大学智能信息处理及应用研究所江苏苏州215006

用户聚类是Web挖掘的重要部分,而chameleon算法是一种通用的聚类算法。文中把chameleon算法应用于Web挖掘,设计了Web用户的聚类,采用J2EE体系架构实现了这一算法,并在此基础上做了改进,实验结果表明,该算法取得了良好的效果。

关键词：用户聚类 Web挖掘 chameleon算法