数据挖掘笔记-聚类-Canopy-原理与简单实现

发布网友发布时间：2024-10-14 00:48

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热心网友时间：2024-11-06 12:31

Canopy聚类算法是一种高效、简洁的聚类方法，它将对象分组到类别中，通过多维特征空间中对象的表示。算法利用快速近似距离度量和两个阈值T1 > T2来处理。主要步骤如下：

从点集合开始，随机选择一个点作为Canopy中心，从原始点集中移除。

遍历剩余点集，对于每个点计算其到所有Canopy中心的距离。

如果点到任一Canopy中心的距离小于T1，则将该点加入该Canopy；如果距离大于T1，则继续。

重复步骤2-3，直至原始点集为空。

Canopy算法可用于聚类过程的预处理，提供更严格聚类方法的初始结果，如K均值聚类。建立Canopies后，可以去除包含数据点数量较少的Canopy，减少孤立点的分类。

在调整参数时需注意：

T1过大，可能使多个点属于同一Canopy，导致簇中心间距离近，各簇区别不明显。

T2过大，增加强标记数据点数量，减少簇个数；过小则增加簇数，同时增加计算时间。

Java实现中，考虑简化，仅使用二维点。实现步骤如下：

初始化参数T1 = 8, T2 = 4，点集和Canopy集合。

定义两点间曼哈顿距离和欧氏距离计算方法。

循环处理点集，使用Canopy聚类算法。

输出结果：打印原始中心点、计算新中心点、打印分配的点。

在Canopy类中，定义中心点、点集合、计算新中心点的方法。