基于最近邻规则的聚类算法实验

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

利用JAVA语言设计的面向对象的基于DBSCAN算法的数据分类技术，充分发挥其在数据处理中的优势和效果。

功能1. kNNeighbors.predict（） 2. kNNeighbors.find()描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签。 2.返回k个最接近的训练实例的索引及其距离。 使用鸢尾花数据集的示例加载fisheriris X =测量值； Y =物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5；公制= '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versicolor';'virginica'};准确率=accuracy_score（Ypred，Ynew）精度= 0.6667

K-prototypes算法是结合了K-Means与K-modes算法，专门用于处理混合属性数据。它解决了数值属性和分类属性同时存在的情况。具体而言，数值属性通过K-means方法得到聚类中心P1，而分类属性则通过K-modes方法得到聚类中心P2。然后，通过加权组合这两个中心来计算距离度量D，权重a决定了分类属性在计算中的重要性。更新簇中心的方法结合了K-Means与K-modes的更新策略。

执行聚类算法时，请点击“开始”按钮，然后进行网络数据挖掘实验。

请引用：Emre Güngör，Ahmet Özmen，使用高斯核的基于距离和密度的聚类算法，发表于《Expert Systems with Applications》第69卷，2017年，第10-20页，ISSN 0957-4174。详细信息请参阅原始文章链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.022 （http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741630553X）。对于聚类数据集和/或形状集，您可以查看：https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/

该算法将网格原理应用于基于密度树的聚类算法，提高效率，降低I/O开销。

K-子空间算法是一种聚类方法，其思路类似于 K-均值算法，都可以将数据划分到不同的簇中。

介绍了一种新的软聚类算法，名为基于贝叶斯分类的聚类。该算法不需要随机初始化，而是利用本地度量来选择最佳的聚类数。通过最小化可以从软聚类分配中推导出的对数贝叶斯风险来执行聚类，这被视为聚类过程的优化目标函数。算法类似于期望最大化，最小化所提出的聚类功能。此外，该算法已实现CPU和GPU版本。