CURE演算法的基本理解
簡介
在資料分析和機器學習領域,準確地將相似實體進行分組對於高效的決策過程至關重要。雖然傳統的聚類演算法存在某些侷限性,但CURE(使用代表的聚類)提供了一種獨特的方法,其創造性的方法使其脫穎而出。在本文中,我們將深入探討CURE演算法,提供清晰的理解以及說明性圖表示例。隨著技術的進步和海量資料在各行業的普及,利用CURE等演算法的力量對於從複雜的資料集中提取有價值的知識至關重要,從而改進決策過程並在資訊豐富的龐大環境中發現隱藏的模式。
CURE演算法
CURE演算法透過採用系統的方法進行聚類,為發現大型資料集中隱藏的結構和模式提供了一種有效的方法。利用隨機抽樣、層次聚類、距離度量、合併代表點以及隨後的細化和分割階段,最終都導致準確的最終成員分配。憑藉其高效的執行時間和部分聚合的利用,CURE在資料集探索至關重要的各種應用中發揮著至關重要的作用。
CURE演算法利用單層和層次方法來克服其他聚類演算法面臨的常見挑戰。其核心原理圍繞著定義聚類代表——給定聚類中最佳代表其整體特徵的點——而不是僅僅依賴於質心或類中心。
資料子集選擇
為了啟動CURE演算法,需要從被分析的資料集中選擇一個初始的資料點子集。這些隨機選擇的點將充當潛在的代表,以生成穩健的聚類。
層次聚類
接下來,這些代表點使用凝聚或分裂技術進行層次聚類。凝聚聚類逐漸合併相似的代表,直到每個聚類達到一箇中心代表,而分裂聚類則根據差異性進行分裂。
聚類收縮
一旦透過層次聚類獲得所有聚類,每個聚類的大小就會透過減少離群點相對於其各自代表點的距離的權重來減少。此過程有助於消除無關的噪聲,並專注於每個單獨聚類中更相關的模式。
最終資料點分配
在將初始聚類縮減到其核心元件後,所有剩餘的非代表點都根據歐氏距離或其他適合特定應用的度量分配到其最近的現有代表。
下面列出了CURE演算法中涉及的基本步驟的詳細說明:
步驟1:隨機抽樣
CURE演算法的第一步是從給定的資料集中隨機選擇一個數據點子集。這種隨機抽樣確保從資料空間的不同區域獲得代表性樣本,而不是偏向特定區域或聚類。
步驟2:層次聚類
接下來是在取樣點上進行層次聚類。使用單鏈接或完全連結層次聚類方法等技術有助於根據它們在這個較小資料集中彼此之間的接近程度建立初始緊湊的聚類。
步驟3:距離度量
CURE利用距離度量在合併操作期間計算聚類之間的距離,同時保持高效的執行時間。歐氏距離通常由於其簡單性而被使用;但是,根據特定於領域的需要,可以使用曼哈頓等其他距離度量。
步驟4:合併代表點
透過層次聚類確定聚類質心後,CURE專注於透過使用部分聚合和適當的剪枝將來自各個子聚類的代表點合併到一個統一的集合中。這種合併透過使後續操作更簡潔地減少了計算時間。
步驟5:聚類細化和分割
合併代表後,透過在聚合集之間交換離群點進行細化,以更好地與每個合併組內的真實目標結構保持一致。隨後,在必要時進行分割,透過形成代表先前層次結構中未考慮的修改子結構的新單個凝聚組。
步驟6:最終成員分配
最後,分配形成的聚合體之外的剩餘物件——具體來說,那些透過合併或細化無法有效捕獲的物件。這些尚未聚類的點與其最近的代表點的聚類識別符號連結,完成整體聚類過程。
結論
透過優先考慮聚類表示而不是純粹基於質心的計算,CURE被證明是一種用於有效資料分組任務的創新且強大的演算法。它結合了層次聚類和隨後的離群點減少,確保了更準確的結果,同時解決了傳統演算法(如K均值或DBSCAN)面臨的固有挑戰。