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基于网格局部密度的聚类算法
基于网格局部密度的聚类算法
聚类是一种常用的机器学习技术，用于将大量数据分为具有类似特征的小型集群。在聚类分析中，目标是从一个未标记的数据集中找到自然的群集或子集，以便将相似的对象归类在一起。目前，各种聚类算法中，基于网格局部密度的聚类算法是一种高效而又可靠的算法。
一、研究背景
传统的聚类算法面临的问题越来越多，通常由于数据集过于庞大，计算量相应变得巨大，导致算法的速度变慢。另外，对于任何特定问题，出现异常值是一种迫切需要纠正的情况，然而许多算法都不能应对这种情况。网格聚类技术应运而生，可以通过本地化机制和空间平滑操作减少这种问题的出现。
二、算法思路
1.根据空间范围将数据分布到网格矩阵中
这个过程从数据的空间位置开始，将矩阵划分为多个节点。
2.对于每个网格节点，计算局部密度
网格节点内的数据点，计算它们与其他节点距离和，以此为基础判别密度。
3.任何已知局部密度和最小距离的网格节点都称为核心节点
这是指节点内有足够多的其他数据点，则定义网格节点为核心。如果一个节点不是核心，但是属于所在核心节点的边界，则它称为边界节点。
4.将属于相同核心节点的数据分配到相应的群集中
将每个核心节点的区域中的所有点分配到一个大群中，所有边界节点也被分配到这个大群中。
5.对于包含在大群中的任何节点，检查其是否在大群中具有足够数量的邻居
如果它们不是，那么它们被打上噪音标签，否则它们也被添加到其所在的确定人群中。
6.查找所有未被标识的节点，并将其分配到最近的具有密度的节点的群集中。
如果它们距离所有的群集都很远，那么它们会被标记为噪声之一。
三、算法特点
1.该算法的计算量相对较小，和其他算法相比，可以更快地处理大数据集。
2.网格的结构和局部核心的基础概念，使得该算法更容易量化和解释。
3.该算法适用于离群值，但它不会受到诸如K-Means等算法所遇到的困难。
4.它易于并行计算，可以在计算机集群和GPU上应用。
四、算法应用
1.对于分类分析常用的室内外定位
2.经济新闻的挖掘与分析
3.供应链管理中对物流车队等车辆的合理管理
4.交通流分析
五、总结
基于网格密度的聚类算法是一种高效而又可靠的方法，可以应对大数据集和异常值等问题。该算法通过网格状的数据分布、密度计算、分配和检查等过程，得出分类结果。算法应用广泛，如经济新闻挖掘、室内外定位等，都得到了广泛的运用。