基于局部密度自適應(yīng)度量的粗糙K-means聚類算法*

馬福民,逯瑞強(qiáng),張騰飛

(1.南京財經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院,江蘇 南京 210023;2.南京郵電大學(xué)自動化學(xué)院,江蘇 南京 210023)

1 引言

聚類分析是根據(jù)“物以類聚”的原理將物理或者抽象對象所組成的集合進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)計分析方法，己經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域一個非常重要的分支，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像分割等眾多領(lǐng)域。按照其特點，聚類算法大致可以分為五類：劃分方法、層次方法、密度方法、柵格方法和模型化方法[1]。K-means算法是最常見的劃分聚類方法之一，于1967年由Queen[2]首次提出，目前依然是眾多數(shù)據(jù)聚類分析任務(wù)首選的經(jīng)典算法。加拿大學(xué)者Lingras[3]在使用K-means算法對Web數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析時，針對傳統(tǒng)算法所存在的問題，引入了粗糙集理論上、下近似的思想，提出了粗糙K-means聚類算法，在計算數(shù)據(jù)對象的歸屬關(guān)系時，不再是簡單地用屬于或不屬于來表示，而是把確定屬于某一簇的對象歸屬到其相應(yīng)的下近似集中，不確定是否屬于該簇的對象歸屬到其相應(yīng)的邊界集中，因此，各個簇可以看作是由下近似集和邊界集兩部分組成。這種對聚類數(shù)據(jù)對象相對客觀的描述方法，在很大程度上提高了K-means聚類算法的精度。

粗糙K-means算法同其它任何的聚類分析算法一樣，算法的性能也依然受到初始參數(shù)、不確定性數(shù)據(jù)交叉重疊等因素的影響。為此，已經(jīng)有很多學(xué)者陸續(xù)提出了進(jìn)一步的改進(jìn)算法，從聚類結(jié)構(gòu)的角度來看，這些算法大致可以分為兩類[4]：

(1)粗糙K-means的擴(kuò)展算法。這類方法沒有改變聚類過程中簇內(nèi)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，僅僅是在原有算法的基礎(chǔ)上，對初始參數(shù)、聚類指標(biāo)等進(jìn)行優(yōu)化。Peters[5]使用相對距離代替絕對距離，排除粗糙K-means算法中存在的受離群點干擾的問題，并且結(jié)合遺傳算法對粗糙K-means算法的初始參數(shù)做了優(yōu)化[6]。

(2)粗糙K-means的衍生算法。這類算法可以認(rèn)為是對粗糙K-means算法的本質(zhì)提升，主要是針對均值迭代公式進(jìn)行修正。聚類對象之間的近似度量得以進(jìn)一步強(qiáng)化，如結(jié)合模糊集理論來構(gòu)建對象關(guān)系。文獻(xiàn)[7]發(fā)現(xiàn)了在粗糙K-means聚類結(jié)果中存在僅有邊界集非空的情況，并對粗糙K-means均值公式做了修正，對粗糙權(quán)值重新進(jìn)行了定義。文獻(xiàn)[8,9]介紹了粗糙模糊K-means聚類算法，這種方法使用了模糊隸屬度來反映簇間的差異性，提高了算法的精度。文獻(xiàn)[10]提出一種模糊粗糙K-means算法，對模糊隸屬度量進(jìn)行了修訂，將下近似集中數(shù)據(jù)對象的隸屬度設(shè)置為1，僅對邊界區(qū)域不確定的對象采用模糊度量。

現(xiàn)有的粗糙K-means衍生算法在構(gòu)造近似關(guān)系時大多僅關(guān)注單個數(shù)據(jù)對象與多個簇之間的差異性，而忽略了同一簇內(nèi)對象之間的區(qū)別，在同一個近似區(qū)域中使用統(tǒng)一的權(quán)值來衡量不同對象在均值迭代過程中的影響程度。然而，在一個簇的內(nèi)部，不同的數(shù)據(jù)對象點到均值中心的距離不同以及不同數(shù)據(jù)對象周圍的數(shù)據(jù)分布疏密程度等都將直接影響著聚類的結(jié)果。文獻(xiàn)[11]提出了一種對象點加權(quán)的方法，利用類似于方差統(tǒng)計的權(quán)值變形，區(qū)別簇內(nèi)對象的差異。文獻(xiàn)[12]利用統(tǒng)計對象點鄰域內(nèi)的距離總和來反映區(qū)域密度，提高了粗糙K-means算法的精度。文獻(xiàn)[13,14]認(rèn)為密度是一種空間特征，反映了樣本屬性的綜合趨勢和拓?fù)涞牟灰?guī)則構(gòu)型。文獻(xiàn)[15]綜合考慮了距離和密度的混合度量，但對于密度的度量方法是采用簡單的鄰域范圍數(shù)據(jù)對象的數(shù)量統(tǒng)計，并沒有真正體現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的疏密程度。這些方法利用各個空間特征構(gòu)建新的近似關(guān)系，但是大都缺乏對適應(yīng)性的考慮，不同的數(shù)據(jù)聚類可能對不同空間特征的敏感程度不同，基于空間特征的近似關(guān)系需要有綜合性的合理度量。

本文結(jié)合數(shù)據(jù)對象的不同分布對聚類結(jié)果的影響，提出一種局部密度自適應(yīng)度量的方法，并給出基于局部密度自適應(yīng)度量的粗糙K-means聚類算法，通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)對象點與均值中心的距離以及鄰域內(nèi)數(shù)據(jù)分布的疏密程度，來描述簇內(nèi)數(shù)據(jù)對象分布的特點，靠近聚類中心且鄰域內(nèi)數(shù)據(jù)對象聚集程度高的數(shù)據(jù)點，將得到更高的自適應(yīng)迭代權(quán)值，從而加快聚類的收斂速度，并提高聚類的效果。最后，通過實例計算分析驗證算法的有效性。

2 粗糙K-means聚類算法

粗糙K-means聚類算法是將粗糙集理論與K-means算法相結(jié)合，將具有不確定歸屬關(guān)系的數(shù)據(jù)對象劃入邊界區(qū)域，并使用不同的權(quán)值度量來降低邊界區(qū)域數(shù)據(jù)對象在迭代過程中的影響。算法實際上是將同一簇分為了兩個部分，即具有確定歸屬關(guān)系的下近似區(qū)域和具有不確定歸屬關(guān)系的邊界區(qū)域，通過區(qū)分下近似集和邊界集中數(shù)據(jù)對象的不同貢獻(xiàn)，一定程度上提高了模糊邊界的處理精度。

2.1 傳統(tǒng)的粗糙K-means聚類算法

根據(jù)Lingras所提出的粗糙K-means算法，聚類對象的處理具有以下三個特征[16]：

(1) 聚類對象最多只能確定地屬于某一個簇的下近似集；

(2) 聚類對象若不能確定地屬于某一個簇的下近似集，可同時屬于多個簇的上近似集；

(3) 每個簇的下近似集是它的上近似集的子集。

粗糙K-means算法與傳統(tǒng)K-means算法最大的區(qū)別主要體現(xiàn)在特征(2)中，將這些不適合硬劃分的數(shù)據(jù)對象，歸屬到多個簇共有的邊界集中。

(1)

其中，wlow、wup分別為下近似集和上近似集的粗糙權(quán)值。

若每一個數(shù)據(jù)對象的類簇歸屬不再發(fā)生變化，說明算法已經(jīng)收斂，算法終止；否則將新的Ci作為初始化中心，重新計算每一個數(shù)據(jù)對象到各個類簇中心的距離，并根據(jù)當(dāng)前的距離判斷到各個類簇的歸屬關(guān)系。

由于數(shù)據(jù)對象到各個類簇的劃分是依據(jù)其到類簇的均值中心Ci的距離，因此，均值中心的位置直接關(guān)系到聚類對象近似關(guān)系的判斷。從上述的計算過程不難看出，中心均值的迭代公式是影響最終聚類結(jié)果的關(guān)鍵因素。另外，粗糙K-means算法將簇分為下近似集和邊界集兩個部分，當(dāng)wup取值較小時，邊界對象在均值迭代計算過程中影響較小，降低了邊界區(qū)域數(shù)據(jù)對象的不確定性影響。

為評估粗糙K-means算法的收斂性以及聚類質(zhì)量，Lingras給出了如公式(2)所示的評估函數(shù)：

(2)

2.2 粗糙K-means的衍生算法

粗糙K-means聚類的衍生算法很多，其中比較經(jīng)典的是粗糙模糊K-means算法和模糊粗糙K-means算法。這兩種算法結(jié)合了模糊理論，以模糊隸屬度來表達(dá)聚類對象與各簇之間的從屬關(guān)系，表示對象以多大的程度歸入當(dāng)前簇。模糊隸屬度的表達(dá)式如下所示[8]：

(3)

其中，μij表達(dá)對象Xj關(guān)于簇Ui的隸屬度，m是模糊指數(shù)，dij表示Xj到均值中心Ci的距離，且模糊隸屬度滿足：

(4)

模糊隸屬度是一種簇間關(guān)系的表達(dá)，通過轉(zhuǎn)化比較簇間距離的比例關(guān)系，來反映對象與各簇的關(guān)聯(lián)程度。

粗糙模糊K-means算法將模糊隸屬度作為對象聚類的決策標(biāo)準(zhǔn)，將對象歸入隸屬程度最大的簇的下近似集；或者當(dāng)對象關(guān)于多個簇的隸屬程度相近時，則將對象歸入多個簇的上近似集。并且，算法對均值中心的迭代計算公式(1)進(jìn)行了改進(jìn)，如公式(5)所示[9]：

(5)

從均值計算公式(5)中可以看出，粗糙模糊K-means強(qiáng)調(diào)了對象在簇間和簇內(nèi)的差異度，與采用固定權(quán)值的粗糙K-means算法相比，其聚類過程對邊界的處理更加平滑。

模糊粗糙K-means算法則從另外一個角度對模糊隸屬度量公式進(jìn)行了改進(jìn)，即凡是在下近似集中的對象，隸屬度全部賦值為1，表示分配在下近似集中的對象絕對屬于當(dāng)前簇。模糊粗糙K-means算法還將均值中心的計算公式進(jìn)行了簡化，省卻了粗糙權(quán)值，公式如下[10]：

(6)

其中，N′表示第i個簇當(dāng)中所包含的對象個數(shù)。

粗糙模糊K-means和模糊粗糙K-means算法一定程度上體現(xiàn)了不同的數(shù)據(jù)對象在計算均值中心時的差異性，但更多的是從對整個簇的度量角度出發(fā)，針對同一簇內(nèi)不同數(shù)據(jù)對象的不同分布及對聚類結(jié)果的影響考慮較少[17,18]，然而這些距離或局部密度分布卻對聚類結(jié)果有著不可忽略的影響。

3 基于局部密度自適應(yīng)度量的聚類算法

3.1 局部密度自適應(yīng)度量

從粗糙K-means及其衍生算法的實現(xiàn)原理，可以總結(jié)出粗糙K-means系列算法處理邊界模糊性問題的特點：

(1) 將帶有不確定歸屬關(guān)系的聚類對象放在多個簇的共有邊界中；

(2) 距離均值中心越遠(yuǎn)的對象在迭代的過程中其權(quán)重越??；

(3) 聚類對象無論是在簇內(nèi)還是簇間，對聚類迭代過程及結(jié)果均有不同的影響。

文獻(xiàn)[15]對比分析了粗糙K-means算法、粗糙模糊K-means算法、模糊粗糙K-means算法在一個簇中不同數(shù)據(jù)分布的權(quán)值分配，如圖1～圖3所示，其中wlow=0.7，wup=0.3，m=2。

Figure 1 Weight distribution of rough K-means圖1 粗糙K-means算法的權(quán)值分配

Figure 2 Weight distribution of rough fuzzy K-means圖2 粗糙模糊K-means算法的權(quán)值分配

Figure 3 Weight distribution of fuzzy rough K-means圖3 模糊粗糙K-means算法的權(quán)值分配

可以看出，粗糙K-means的權(quán)值顯然比較生硬，只是簡單地對同簇的對象權(quán)值二值化，并沒有體現(xiàn)出下近似集和邊界集內(nèi)部的差異性；粗糙模糊K-means的權(quán)值則顯得比較平滑，并且在很大程度上降低了邊界區(qū)域?qū)抵行牡挠绊懀?，由于照搬模糊隸屬度量的原理，使得下近似集當(dāng)中的對象往往受到虛線部分的簇間影響；模糊粗糙K-means則對下近似集中的對象權(quán)重直接賦予1，表示下近似集確定屬于當(dāng)前簇，但是，依然沒有考慮下近似集對象因分布不均衡而產(chǎn)生的不同影響。

從上述分析不難看出，數(shù)據(jù)對象的權(quán)重系數(shù)應(yīng)當(dāng)由均值中心向邊界降低，并且越靠近邊界，下降應(yīng)越快。而且，權(quán)值的設(shè)置除了體現(xiàn)出與距離的關(guān)系，還應(yīng)和簇內(nèi)數(shù)據(jù)對象的聚集程度即空間分布有關(guān)。為了充分更好地描述數(shù)據(jù)對象的這種距離與空間分布，給出一種局部密度自適應(yīng)度量的方法。

局部密度自適應(yīng)度量的表達(dá)式如下：

(7)

其中，‖Xj-Ci‖表示對象Xj到所在簇的中心Ci的歐氏距離；|L(Xj)|ξ表示距離Xj為ξ的鄰域范圍內(nèi)數(shù)據(jù)對象的個數(shù)。

公式(7)的第一部分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)對象點到均值中心的距離對權(quán)重系數(shù)的影響，可以看做是點到點的不同位置特征分布；第二部分則體現(xiàn)了數(shù)據(jù)對象點鄰域范圍內(nèi)局部的數(shù)據(jù)空間分布對權(quán)重系數(shù)的影響，可以看做是點到面的不同空間特征分布。整體而言，上述局部密度自適應(yīng)度量的表達(dá)式較好地體現(xiàn)了簇內(nèi)數(shù)據(jù)對象不同分布的空間特征，并較好地刻畫了不同空間分布的數(shù)據(jù)對象之間的差異性。

3.2 基于局部密度自適應(yīng)度量的聚類算法設(shè)計

結(jié)合上一節(jié)局部密度自適應(yīng)度量的方法，本節(jié)進(jìn)一步給出一種基于局部密度自適應(yīng)度量的粗糙K-means聚類算法RKM-LDAM(RoughK-means clustering based on Local Density Adaptive Measure)，算法流程如圖4所示。

Figure 4 Flow chart of algorithm圖4 算法流程圖

根據(jù)圖4所示的流程，RKM-LDAM算法的詳細(xì)描述如下所示：

算法1RKM-LDAM算法：基于局部密度自適應(yīng)度量的粗糙K-means聚類。

輸入：U：U={Xj|j=1,…,N}，對象數(shù)為N的數(shù)據(jù)集；

k：聚類簇的個數(shù)。

輸出：將數(shù)據(jù)對象集合U劃分為k個簇。

Step1參數(shù)設(shè)置與初始化，包括：

Ci：聚類均值中心，且i=1,…,k；wlow、wup：分別為下近似集和上近似集的相對粗糙權(quán)值系數(shù)；Δ：距離判斷閾值；ξ：局部密度統(tǒng)計范圍閾值。

Step2?Xj∈U，計算Xj到各均值中心Ci的距離dij(i=1,…,k)，統(tǒng)計Xj附近ξ范圍內(nèi)對象個數(shù)|L(Xj)|ξ；

(8)

Step5根據(jù)公式(1)檢測結(jié)果是否收斂，若不收斂，返回Step 2重新進(jìn)行迭代聚類計算；否則，算法終止，輸出k個類簇。

就上述算法的時間復(fù)雜度而言，步驟2的復(fù)雜度為O(|U|2)，步驟3的復(fù)雜度為O(k|U|)，步驟4在最壞情況下為O(|U|2)，因此本文算法單次迭代計算的時間復(fù)雜度為O(|U|2)。

4 實驗仿真與分析

為了驗證算法有效性，采用本文基于密度自適應(yīng)度量的粗糙K-means算法(RKM-LDAM)對多個UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類測試，并與典型的粗糙K-means算法RKM(RoughK-means)、模糊K-means算法FKM(FuzzyK-means)、粗糙模糊K-means算法RFKM(Rough FuzzyK-means)、模糊粗糙K-means算法FRKM(Fuzzy RoughK-means)在聚類精度和運(yùn)行速度方面進(jìn)行對比分析。

4.1 實驗環(huán)境

本文選取了4個UCI數(shù)據(jù)集作為實驗對象，分別是Iris、Wine、Fertility和Ionosphere。這4個UCI數(shù)據(jù)的一些信息和特征描述如下：

Iris是一個最常用的UCI數(shù)據(jù)集，包含了一些植物特征和鳶尾花分類之間的信息。該數(shù)據(jù)集包含150個樣本，每個樣本有4個條件屬性和1個決策屬性，其中決策屬性將數(shù)據(jù)分為3類。

Wine數(shù)據(jù)集主要是對同一區(qū)域的意大利葡萄酒的化學(xué)成分分析。數(shù)據(jù)集包含了178個樣本，每個樣本有13個屬性和1個決策屬性，其中決策屬性將數(shù)據(jù)分為3類。

Fertility記錄了生育能力和一些生理記錄之間的聯(lián)系。數(shù)據(jù)集包含了100個樣本，每個樣本有9個條件屬性和1個決策屬性，其中決策屬性將數(shù)據(jù)分為2類。

Ionosphere數(shù)據(jù)集通過分析電離層結(jié)構(gòu)來判斷電離層的好壞。數(shù)據(jù)集包含了351個樣本，每個樣本有34個條件屬性和1個決策屬性，其中決策屬性將數(shù)據(jù)集分為2類。

實驗的計算機(jī)平臺使用英特爾酷睿i7(2.90 GHz)處理器，4 GB內(nèi)存，操作系統(tǒng)是Windows 7 SP1。

4.2 聚類效果分析

為了比較算法聚類效果，實驗在聚類精度和運(yùn)行速度兩個方面對各個算法進(jìn)行對比分析。由于所選數(shù)據(jù)集均有較明確的分類決策，這里聚類精度是指對比原數(shù)據(jù)集的決策屬性值，被正確聚類的數(shù)據(jù)對象在數(shù)據(jù)集中所占的百分比，計算公式為：

(9)

為了便于比較不同算法的性能，實驗過程中對同一數(shù)據(jù)集使用統(tǒng)一的初始聚類均值中心，對算法中多個參數(shù)的設(shè)置采用經(jīng)驗選擇，由于個別的算法會涉及不同的參數(shù)，經(jīng)過測試，這些參數(shù)均選取較優(yōu)的組合，這里暫不考慮最優(yōu)參數(shù)的選取過程。

聚類參數(shù)的設(shè)置如表1所示。

Table 1 Parameter settings for clustering algorithms

為了更為客觀地對各算法進(jìn)行對比分析，針對每一個數(shù)據(jù)集，每種算法均采用十字交叉驗證，表2和表3分別記錄了各個聚類算法平均的精度和運(yùn)行時間，圖5和圖6直觀地反映了不同算法在各數(shù)據(jù)集中的聚類效果。

Table 2 Accuracy comparison of differentclustering algorithms on UCI data sets

Table 3 Computational time comparison ofdifferent clustering algorithms on UCI data sets

Figure 5 Accuracy comparison of different algorithms圖5 各算法聚類精度

Figure 6 Computational time of different algorithms圖6 各聚類算法運(yùn)行時間

從表2和圖5不難看出，本文設(shè)計的基于密度自適應(yīng)度量的粗糙K-means算法(RKM-LDAM)，有著不輸于其它算法的聚類性能，對Iris、Wine、Ionosphere三個數(shù)據(jù)集都達(dá)到了最高的聚類精度，尤其是對Iris和Wine兩個數(shù)據(jù)集的效果更好；僅僅對Fertility數(shù)據(jù)集的聚類精度稍低于采用模糊聚類FKM和RFKM方法的聚類結(jié)果。而由表3和圖6可以看出，除了Fertility數(shù)據(jù)集，本文所使用的RKM-LDAM算法的運(yùn)行速度都比較快，其中對Ionosphere數(shù)據(jù)集的聚類收斂速度更為突出，相對5種算法的平均耗時下降了15.87%。

綜合上述結(jié)果可以看出，基于局部密度自適應(yīng)度量的粗糙K-means算法(RKM-LDAM)，通過對聚類數(shù)據(jù)對象的空間特征進(jìn)行局部密度自適應(yīng)度量，更有利于提高聚類算法的性能，也驗證了數(shù)據(jù)對象點在簇內(nèi)的不同分布會對聚類的結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。

5 結(jié)束語

簇內(nèi)數(shù)據(jù)對象與均值中心的不同距離、鄰近范圍內(nèi)數(shù)據(jù)分布的疏密程度直接影響著聚類的精度與收斂速度。針對這一問題，本文提出了一種基于局部密度自適應(yīng)度量的粗糙K-means聚類算法，在聚類的迭代計算過程中，通過對簇內(nèi)數(shù)據(jù)對象與均值中心的距離以及局部密度的自適應(yīng)度量，使得聚類結(jié)果簇內(nèi)相似程度更高、收斂速度更快。通過對多個UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試計算并與以往的多種算法進(jìn)行對比分析，說明本文算法具有較好的聚類效果。

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