文献记录(part51)--识别聚类间远近关系的双几何体模型

学习笔记，仅供参考，有错必纠

关键词：双几何体模型；聚类间远近关系；大类数；高维数据；划分聚类算法；

识别聚类间远近关系的双几何体模型

摘要

多实际问题的解决不仅需要聚类算法给出类标, 更依赖于类间远近关系的辨别。对于类数较多且高维数据的困难情况, 基于降维的聚类结果可视化方法通常会出现聚类的重叠、交织或强行拉远现象, 使得一些类间的远近关系无法分辨或被错误显示；而现有的类间距离方法则不能揭示两个聚类是远离还是靠近。

本文提出了双几何体模型方法来描述两个聚类的类间关系, 并设计了相对边界距离、绝对边界距离和区域疏密程度等测量类间远近程度的方法

本文方法既考虑了两个聚类的最近样本集之间的绝对距离，也考虑了聚类边界区域的疏密程度, 其优点是在上述困难情况下也能准确揭示高维空间中的类间关系。对真实数据集的实验结果表明, 双几何体模型方法能有效地识别现有聚类可视化方法无法辨别的类间远近关系。

引言

基于均方误差的划分聚类方法主要包括 K- 均值算法、围绕中心点划分 (PAM) 算法和仿射传播聚类 (aﬃnity propagation clustering, AP) 算法等。这些聚类算法仅是给出数据集的每个样本的类别归属, 然而获取聚类间的远近信息对掌握数据集的聚类结构和解决许多实际问题是十分重要的。例如，采用聚类方法对 72 个白血病病例的高维基因表达数据进行分析时, 只有获得病类之间远

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