Алгоритм CLARA (Clustering LARge Applications), Алгоритмы Clarans, CURE, DBScan - Кластерный анализ
Алгоритм CLARA был разработан Kaufmann и Rousseeuw в 1990 году для кластеризации данных в больших базах данных. Данный алгоритм строится в статистических аналитических пакетах, например, таких как S+.
Изложим кратко суть алгоритма. Алгоритм CLARA извлекает множество образцов из базы данных. Кластеризация применяется к каждому из образцов, на выходе алгоритма предлагается лучшая кластеризация.
Для больших баз данных этот алгоритм эффективнее, чем алгоритм PAM. Эффективность алгоритма зависит от выбранного в качестве образца набора данных. Хорошая кластеризация на выбранном наборе может не дать хорошую кластеризацию на всем множестве данных.
Алгоритмы Clarans, CURE, DBScan
Алгоритм Clarans (Clustering Large Applications based upon RANdomized Search) [14] формулирует задачу кластеризации как случайный поиск в графе. В результате работы этого алгоритма совокупность узлов графа представляет собой разбиение множества данных на число кластеров, определенное пользователем. "Качество" полученных кластеров определяется при помощи критериальной функции. Алгоритм Clarans сортирует все возможные разбиения множества данных в поисках приемлемого решения. Поиск решения останавливается в том узле, где достигается минимум среди предопределенного числа локальных минимумов.
Среди новых масштабируемых алгоритмов также можно отметить алгоритм CURE [57] - алгоритм иерархической кластеризации, и алгоритм DBScan [58], где понятие кластера формулируется с использованием концепции плотности (density).
Основным недостатком алгоритмов BIRCH, Clarans, CURE, DBScan является то обстоятельство, что они требуют задания некоторых порогов плотности точек, а это не всегда приемлемо. Эти ограничения обусловлены тем, что описанные алгоритмы ориентированы на сверхбольшие базы данных и не могут пользоваться большими вычислительными ресурсами [59].
Над масштабируемыми методами сейчас активно работают многие исследователи, основная задача которых - преодолеть недостатки алгоритмов, существующих на сегодняшний день.
Похожие статьи
-
Алгоритм предложен Тьян Зангом и его коллегами [55]. Благодаря обобщенным представлениям кластеров, скорость кластеризации увеличивается, алгоритм при...
-
Проверка качества кластеризации, Алгоритм PAM ( partitioning around Medoids) - Кластерный анализ
После получений результатов кластерного анализа методом k-средних следует проверить правильность кластеризации (т. е. оценить, насколько кластеры...
-
Новые алгоритмы и некоторые модификации алгоритмов кластерного анализа - Кластерный анализ
Методы, которые мы рассмотрели в этой и предыдущем разделе, являются "классикой" кластерного анализа. До последнего времени основным критерием, по...
-
О клике. Определим формально задачу поиска максимальной клики, согласно статьи On the maximum quasi-clique problem [17]. Пусть G=(V, E) - простой...
-
Алгоритмы поиска квази-клики в графе. - Использование квази-клик для анализа графа рынка России
Как и для поиска клик существуют алгоритмы поиска квази-клик в графе. Далее мы рассмотрим некоторые из них. Как было сказано ранее, задача поиска...
-
Сравнительный анализ иерархических и неиерархических методов кластеризации - Кластерный анализ
Перед проведением кластеризации у аналитика может возникнуть вопрос, какой группе методов кластерного анализа отдать предпочтение. Выбирая между...
-
В общем случае все этапы кластерного анализа взаимосвязаны, и решения, принятые на одном из них, определяют действия на последующих этапах. Аналитику...
-
Итеративные методы, Алгоритм k-средних (k-means) - Кластерный анализ
При большом количестве наблюдений иерархические методы кластерного анализа не пригодны. В таких случаях используют неиерархические методы, основанные на...
-
Заключение - Использование квази-клик для анализа графа рынка России
Данная выпускная работа была посвящена проблеме поиска плотных подграфов в графе. Основные усилия в ней были направлены на разработку алгоритма поиска...
-
Моделирование транспортной сети большой размерности с помощью предфрактальных графов позволяет строить эффективные алгоритмы благодаря свойству...
-
Методы кластерного анализа, Иерархические методы кластерного анализа - Кластерный анализ
Методы кластерного анализа можно разделить на две группы: - иерархические; - неиерархические. Каждая из групп включает множество подходов и алгоритмов....
-
Методы Кластерного Анализа, Иерархические методы - Кластерный анализ
Иерархические методы С понятием кластеризации мы познакомились в первом разделе курса. В этом мы опишем понятие "кластер" с математической точки зрения,...
-
Кластерный анализ - Кластерный анализ
Кластерный анализ -- способ группировки многомерных объектов, основанных на представлении результатов отдельных наблюдений точками подходящего...
-
Итеративная кластеризация в SPSS - Кластерный анализ
Обычно в статистических пакетах реализован широкий арсенал методов, что позволяет сначала провести сокращение размерности набора данных (например, при...
-
При анализе больших объемов данных зачастую их можно представить в виде графа. Основными атрибутами графа являются вершины и ребра, поэтому изучение...
-
Алгоритм использует в качестве исходных данных документы, содержащие следующие сведения: X A, k,j, i - измеряемые показатели научной работы; X A, TG,...
-
Введение - Нахождение максимального потока в графе
Актуальность задачи о максимальном потоке постоянно возрастает вместе со строительством трубопроводов, новых дорог, роста пользователей Интернета и любых...
-
В современных условиях повышается самостоятельность предприятий в принятии и реализации управленческих решений, их экономическая и юридическая...
-
Для примера рассмотрим вытекающую из общей постановки (3),(4) двухкритериальную () многоэтапную динамическую задачу, с целевыми функциями дохода и потерь...
-
Алгоритмы метода Монте-Карло для решения интегральных уравнений второго рода Пусть необходимо вычислить линейный функционал , Где, причем для...
-
Сначала обсудим один из широко применяемых методов кластер-анализа - с метода k-средних. Он предназначен для разбиения исходного множества элементов...
-
Задачи, решаемые с помощью эконометрической модели можно классифицировать по трем признакам: 1) по конечным прикладным целям; 2) по уровню иерархии; 3)...
-
Необходимость введения нового ограничения может возникнуть, например, когда первоначально для сокращения затрат машинного времени некоторые интуитивно...
-
Данная программа представляет собой реализацию имитации реального объекта, то есть документооборота отдела с помощью имитационной модели. Поскольку...
-
Выборочное наблюдение широко используется для : 1) статистического оценивания и проверки гипотез; 2) решения производственных и управленческих задач; 3)...
-
Наличие особых ситуаций на террайне зависит от характеристик его сложности. Ниже приведена возможная классификационная схема характеристик сложности...
-
Изучив основные вопросы, связанные с календарным планированием, подведем итог. Задачи календарного планирования отражают процесс распределения во времени...
-
Введение - Использование квази-клик для анализа графа рынка России
Графы, состоящие из вершин и ребер, представляют удобный инструмент моделирования для изучения различных сетевых структур, в том числе, социальных сетей,...
-
Рассматриваемая задача оптимизации ИП основывается на двухкритериальной модели Г. Марковица с незначительной корректировкой (вместо поиска долей каждого...
-
Теория алгоритмов. Основные результаты, Программы как данные - Рекурсивные функции
Вместо предисловия . Сверх-идеей любой научной теории можно считать перевод знания из сферы подсознательного, интуитивногов осознанную, точную и...
-
Предварительное сокращение размерности, Факторный анализ - Кластерный анализ
Рассмотрим пример. Есть база данных клиентов фирмы, которых следует разбить на однородные группы. Каждый клиент описывается при помощи 25 переменных....
-
Важнейшие математические модели обычно обладают важным свойством Универсальности : принципиально разные реальные явления могут описываться одной и той же...
-
Минимальное остовное дерево в связанном взвешенном неориентированном графе-это остовное дерево данного графа, в котором сумма весов, входящих в него...
-
Оптимизация инвестиционного портфеля (ИП) [Дубровин и др., 2008], [Мищенко и др., 2002], [Серов, 2000] является одной из важных экономических задач,...
-
В результате проведенного финансового анализа предприятия можно сделать вывод, что состояние его удовлетворительное, но имеется ряд недостатков: В...
-
Определение количества кластеров - Кластерный анализ
Существует проблема определения числа кластеров. Иногда можно априорно определить это число. Однако в большинстве случаев число кластеров определяется в...
-
Иерархический кластерный анализ в SPSS - Кластерный анализ
Рассмотрим процедуру иерархического кластерного анализа в пакете SPSS (SPSS). Процедура иерархического кластерного анализа в SPSS предусматривает...
-
Методы объединения или связи - Кластерный анализ
Когда каждый объект представляет собой отдельный кластер, расстояния между этими объектами определяются выбранной мерой. Возникает следующий вопрос - как...
-
Рассмотрим взвешенный предфрактальный граф, порожденный затравкой и K процессоров, где. Параллельный алгоритм выделения дольного графа основан на...
-
Исходные данные - Задача оптимизации городской транспортной сети
Решить задачу о минимальном покрывающем дереве в графе, используя в качестве исходных данных граф транспортных связей микрорайонов города, представленный...
Алгоритм CLARA (Clustering LARge Applications), Алгоритмы Clarans, CURE, DBScan - Кластерный анализ