基于有向图的聚类算法优化使用Koontz等人的方法在数据集中发现聚类

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。

J.M. Santos 等人提出的 LEGClust 算法是一种基于分层熵子图的聚类算法，该算法已发表在 IEEE TPAMI（第 30 卷，第 1 期，2008 年，1-13 页）。MATLAB 代码可用于实现该算法。

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。

基于网格的聚类算法是一种能有效发现任意形状簇的无监督分类算法，克服了基于划分和层次聚类方法的局限性。网格方法将数据空间划分为网格，将落在同一网格中的数据点视为同一簇。常见的基于网格的聚类算法包括：- CLIQUE- WaveCluster

BIRCH算法是一种适用于大规模数据集的聚类算法，它通过构建具有统一阈值的聚类特征树（CF树）来实现。改进后的算法不仅能处理数值型数据，还能有效应对混合型属性数据集。我们通过启发式方法选择初始阈值，并提出了阈值在不同阶段的提升策略。此外，对算法参数进行了优化探讨，指出在特定条件下参数的选择对性能影响显著。实验证明，优化后的BIRCH算法在聚类效果上表现出色。

本研究探索基于聚类的网络新闻热点发现方法，通过结合层次聚类、K-means聚类和增量聚类算法，实现对大规模网络新闻数据中热点事件的快速准确发现。研究首先使用层次聚类对每天的新闻网页进行微类划分，接着通过K-means聚类对每月的微类进行进一步聚类，最后利用增量聚类算法对每年的事件进行整合，得出一年的热点新闻事件。系统流程包括新闻网页预处理、聚类算法设计和热点计算公式设计。实验表明，结合多种聚类算法的热点发现方法能够满足人们对网络新闻热点事件快速准确发现的需求。

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。

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/