基于网格的聚类方法研究软件毕业论文(3)
2013-05-08 18:11
导读：基于网格聚类方法的优点是它的处理速度快,因为其速度与数据对象的个数无关,而只依赖于数据空间中每个维上单元的个数,发现任意形状、任意大小的簇、
基于网格聚类方法的优点是它的处理速度快,因为其速度与数据对象的个数无关,而只依赖于数据空间中每个维上单元的个数,发现任意形状、任意大小的簇、计算结果与数据输入顺序无关、计算时间与数据量无关,同时不要求像k均值一样预先指定簇个数等。但是,基于网格方法的聚类算法的输入参数对聚类结果影响较大,而且这些参数较难设置。当数据中有噪音时,如果不加特殊处理,算法的聚类质量会很差。而且,算法对于数据维度的可伸缩性较差。
基于网格的聚类方法目前还存在一些急需解决的问题,主要有以下几点:(1)当簇具有不同的密度时,全局的密度参数不能有效发现这样的簇,需要开发具有可变密度参数的算法。(2)对于不同类型数据的聚类问题,比如对于高维数据,网格的数据将急剧增加,需要有效地技术发现近邻单元。(3)当数据集的规模巨大以及数据具有地理分布特性时,需要开发有效的并行算法来提高处理的速度。(4)对现有网格算法的优化,从不同方面提高网格算法的有效性。比如开发稀疏网格的压缩算法、密度相似网格的合并算法等。
本文对基于网格的聚类方法的已有研究进行了分析和总结,包括网格的定义与划分方法、网格单元密度的确定、由邻接网格单元形成聚簇的聚类过程;最后对网格聚类方法优点与局限性进行总结,在已有研究分析的基础上,提出后续需要重点解决的问题。
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