对象间矢量感应聚类算法

从万有引力角度考虑,质点之间相互影响包括距离和方向两个方面.本文讨论数据之间的矢量感应,并将其应用于聚类算法VICA.引入对象的标量感应函数和方向感应函数,提出矢量感应函数概念.并给出确定方向感应函数的两个方法:方向相似度法和累加法.将核心对象邻域中的对象投影,进行向量单位化,考察核心对象的邻域均匀感应程度,将与均匀感应核心对象均匀感应密度可达的对象聚成一个簇.理论分析和实验结果表明,算法可以处理任意形状的簇,有效地排除了稀疏感应对象这类噪声,并且可以解决高维数据聚类边界区分不明显、密度分布不均、类边界噪声对象多的问题,提高了聚类精度.由于感应函数是一个泛化定义,算法具有通用性和可扩展性.将半结构化数据变换到欧式空间时,容易出现边界稀疏对象,算法可以有效处理噪声.因此,算法适用于大规模的高维数据集合,也可用于半结构化数据聚类.