0-基于尺度转换机制的多尺度聚类挖掘算法-org

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1、基于尺度转换机制的多尺度聚类挖掘算法摘要:提出了一种基于秉要尺度的多尺度聚类挖掘算法iMSCA(importantMultiScaleClusteringAlgorithm),M传统的多尺度聚类挖掘算法不M,某于重耍尺度的多尺度聚类挖掘算法首先在指定的重要尺度实现聚类挖掘结果，再通过尺度转换机制求得用户感兴趣的K它尺度的聚类结果。实验数据表明，木文提出的算法iMSCA同传统的多尺度聚类挖掘算法相比其较好的性能。关键词:聚类挖掘、多尺度、尺度转换机制Abstract：AnimportantMultiScaleClusteringAlgorithm(iMSCA)isproposed.Unlike

2、thetraditionalmultiscaleclusteringalgorithms,iMSCAclustersthedataonanimportantscale,thenobtainstheclusteringresultsontheotherscaleswhichusersareinterestedinwiththehelpofScaleConvertMechanism.TheexperimentsturnsoutthatiMSCApresentedinthispaperdoeswellcomparedwiththetraditionalmultiscaleclusteringalg

3、orithms.KeyWords：ClusteringMining,Multiscalc,SealeConvertMechanism1.引言聚类挖掘是数据挖掘研究领域重要的组成部分，而多尺度聚类挖掘是解决具行多尺度特性的空间或时空数据的挖掘算法，亦将数据挖掘理论研究推向了另一个新的研究层次与方向。在国外，针对空间或时空数据的多尺度特性进行的研究人多集中于多尺度效应与多尺度建模方面等应川方面，如以非监督多尺度数据流算法基于数据驱动的数据流对涉及吋间尺度的数裾流进行趋势预测u，并将这种算法成功地应用于股票数椐的分析。：W冇学者将平稳小波变换应川于多尺度分析提出了应川性强的尺度选择方法进而构建了W

4、种分类器一SVM分类器和Bayes分类器11。通过引入多尺度超像素分割生成屮间点，有学考提出了一种从杂乱影像中恢和分组物体对称部分的方法n。但对多尺度聚类挖掘的理论研究还比较缺乏，在国内奋学者通过引入多尺度控制参数米调节聚类挖掘的尺度特性而提出的多尺度谱聚类算法［］,基于多尺度外行免疫克隆优化聚类算法11实现Y在不同的进化吋期分别以人小不同的多种尺度并行地实现敁优解空间的快速定位与精确查找，某于小波分解和领域信息的多尺度FCM聚类算法［］人人提高了图像分割的效率、抗噪性和均匀性。似这些基于数据的多尺度特性进行的聚类挖掘人多足通过引入调节聚类尺度的控制参数［］来实现在每种尺度上的聚类挖掘。但这

5、种挖掘算法需要在每一种尺度上进行挖掘，计算fi大，在用户不感兴趣的尺度上进行的挖掘结果得不到川户的认可，造成资源浪费，也不能实现在某-•指定尺度上的实时聚类挖掘。针对这些多尺度聚类挖掘算法的不足，本文提出了一种基于尺度转换机制的多尺度聚类挖掘算法iMSCA(importantMulti-ScalebasedClusteringAlgorithm),算法先在指定的基尺度BS(BasicScale)上进行聚类挖棚，再借助于尺度转换机制SCM(ScaleConvertMechanism)对K它尺度进行挖掘。实验数据表明，木算法很好地克服了传统多尺度聚类算法存在的不足，聚类效果亦能得到保证。本文第二

6、部分对算法忍想进行阐述，并引入了某尺度的概念和尺度转换机制；第三部分详细描述/本文的算法过稈：第四部分对本文算法的性能进行了分析和验证；蛣后对木文研究工作进行了总结和展望。1.基尺度与尺度转换机制针对传统多尺度聚类挖掘存在的不足,本文通过引入基尺度与尺度转换机制具奋多尺度特性的空间或时空数裾库进行挖掘。尺度在学术界并没冇一个确定的概念，1992年，Lam和Quattrochi对尺度总结了四种含义1g胃，分别是a)传统意义下的制图比例尺或地图比例尺，b)地理范围或研究问题的域，c)空间分辨率，d)研究对象的尺度。鉴于此并结合本文研究的需要冇必要对尺度的一些葙本概念进行定义，并在此葙础上引入尺度

7、转换机制定义1尺度(Scale):是桁对某一事物或现象0(Qbject)进行研究时所采用的空间或时间单位，记作S(文中若无特殊说叨均指研究所采用的空间单位，如某地区5mx5m的影像数据，对某竹人U1数据按村级单位进行统计等)。定义2大、小尺度：设S、S’是研究某一事物或现象0时所采用的空尺度，若尺度s所表示的空问单位比尺度s’更大(更小)，则称尺度s比尺度s’更大(更小)，记作sy而尺度S’比尺度S更小(更大