基于改进的SOM聚类连续属性离散化算法.docx

基于改进的SOM聚类连续属性离散化算法
基于改进的SOM聚类连续属性离散化算法
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术越发重要，其中聚类算法是其中一个非常重要的技术之一。SOM(SelfOrganizingMap)算法作为经典的聚类算法，具有较强的性能和算法优势。随着大数据量和多维度方面的发展，SOM算法已经难以适应更复杂的情况下聚类需求。另外，离散化算法与数据挖掘技术的密切结合也受到了大家的关注，如何进行离散化是一个值得研究的课题。
在本文中，我们将介绍一种基于改进的SOM聚类连续属性离散化算法。该算法能够弥补经典SOM算法在大数据环境下的不足，同时具备较好的离散化效果。
一、SOM算法
SOM算法（SelfOrganizingMap）也被称为Kohonen神经网络，是一种用于无监督学习的机器学习算法。其大致框架为一个二维的结构，每个节点都表示一个特征空间的位置，并能够学习相似节点的特征，从而形成类似的群体。SOM算法最初是为了解决高维度数据的可视化问题而被提出的。
SOM算法有以下三个基本步骤：
1.初始化网络：将n维输入空间映射为一个m维的网络，并为网络提供初始连接权值。
2.学习：通过计算每个节点与输入向量之间的相似度，调整节点与输入向量之间的距离，并不断更新网络权值，最终使各节点权值趋向于输入空间中对应节点的分布。
3.输出：通过根据节点权值，输出输入向量所属分类。
SOM算法常用的距离度量是欧氏距离，通常的更新方式是根据当前输入数据和神经元的距离，以此来更新神经元的权值。
SOM算法的优点是可以高效解决高维数据的聚类问题，能够快速构建聚类图，便于数据分析人员可视化观察；其不足之处是对数据分布的假设存在限制，即不能处理非线性不相关数据分布，也无法处理数据孤立或异常点等问题。
二、离散化算法
离散化是一种在大多数数据分析任务中都非常重要的数据预处理技术。离散化是将连续变量数据转换成有限的、离散的数据集合。离散化技术的优点是能够简化数据，减少数据噪音对聚类的影响，并可以帮助我们发现更多规律，从而更好地进行数据挖掘。
离散化算法通常分为两种，一种是基于数值的离散化方法，另一种是基于属性的离散化方法。基于数值的离散化方法常用的算法有k-means、直方图、最大似然估计等；而基于属性的离散化方法通常包括等距、等频、聚类离散化、决策树离散化等。
等距离散化是一种比较简单的方法，常常将属性的取值范围平均切分成k个子区间，各子区间的长度相等。这种方法存在的问题是忽略了样本特征和数据分布的差异，不能反映数据实际的分布情况。等频离散化是一种按照等频率的方式进行离散化，每个子区间的样本数量相等。与等距离散化相比，等频离散化强调样本个数的均衡，可以尽量降低样本数量差异对结果的影响，因此在某些数据分布下具有较好的效果。
聚类离散化是一种基于聚类算法的离散化方法，其基本思想是同类样本之间的距离较小，而不同类之间的距离大。该算法的核心是利用聚类算法对数据进行划分，然后标记每个聚类中各样本的离散值，从而实现对连续属性的离散化。聚类离散化方法可以很好地解决等距离散化和等频离散化的一些缺陷，但是聚类离散化算法在聚类的结果不稳定的情况下会出现瓶颈。
三、基于改进的SOM聚类连续属性离散化算法
针对传统的离散化方法存在的局限性和SOM算法的一些问题，研究者提出了一种改进的SOM聚类连续属性离散化算法。其主要改进在于引入密度峰谷值分析算法和高斯混合模型对SOM算法进行改进。
改进后的算法流程如下：
1.首先进行密度峰谷值分析进行数据特征提取，从而选择出相对密度较高的数据点作为SOM中心，并通过高斯混合模型计算得到每个样本在各聚簇中的权值。
2.对于每个属性值，通过等距离散化、等频离散化等方式对数据进行离散化处理，并记录每个属性离散值的标签（例如：0表示1-10，1表示11-20）。
3.基于SOM算法，提取数据中的各种特征，并建立起神经网络，将离散化后数据作为输入数据进行训练，并根据神经网络中的节点将样本数据分类。
4.在分类过程中，将每个样本数据的标签（即离散化后的属性值）赋给它所属的神经元，从而形成聚类结果。
改进后的算法能够有效克服传统离散化算法存在的一些问题，同时具有更好的算法效果和聚类效果。实验结果表明，改进的算法能够有效提高处理大数据的速度和效率，更容易处理非线性不相关的数据，能够更好地挖掘出数据中的更多规律和特征。
四、总结
SOM算法是一种高效的聚类算法，但是在处理大数据和多维数据集方面存在一定的瓶颈。离散化算法则是一种重要的数据预处理技术，其能够有效提高聚类效果和数据挖掘效率。本文介绍了一种基于改进的SOM聚类连续属性离散化算法，该算法引入了密度峰谷值和高斯混合模型，能够更好地解决传统算法存在的问题，具有更好的聚类效果和算法效率，能够更好地应用