王依章， 王麗敏＊， 韓旭明

（1.吉林財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與信息工程學(xué)院，吉林長春 130117；2.長春工業(yè)大學(xué)軟件學(xué)院，吉林長春 130012）

0 引 言

吸引子傳播聚類算法是美國學(xué)者Frey2007年在《Science》雜志上提出的一種新聚類算法。目前，該算法已成功應(yīng)用于圖像分割［1－2］、圖像檢索［3］、基因識別［4］、文本聚類［5］、最優(yōu)航空路線確定［6］等諸多領(lǐng)域。近年來，國內(nèi)外學(xué)者提出多種改進方法。例如國外學(xué)者Bruzzone L［7］等提出吸引子傳播算法應(yīng)用于多光譜圖像領(lǐng)域，Qasim I［8］等把該算法應(yīng)用在文本概念圖自動生成領(lǐng)域，取得了顯著的應(yīng)用效果。國內(nèi)學(xué)者于吉紅［9］等提出用空間向量模型計算特征相似度，并應(yīng)用于艦船三維模型進行視點空間均勻投影。張震［10］等提出將吸引子傳播算法與數(shù)據(jù)流聚類相結(jié)合，改良了數(shù)據(jù)流聚類模型。文中根據(jù)屬性間分布相似度提出改進算法，提高對高維稀疏數(shù)據(jù)的聚類性能，并應(yīng)用于超市銷售數(shù)據(jù)聚類。

1 吸引子傳播聚類算法

吸引子傳播聚類算法利用數(shù)據(jù)點之間的相似度構(gòu)造相似度關(guān)系矩陣S［11］。相似度是兩點間距離的相反數(shù)［12］。

相似度矩陣對角線的中值就是偏向參數(shù)P［13］。該算法初始假設(shè)每個樣本點成為類代表的可能性相同，同時引入歸屬度矩陣和吸引度矩陣共同決定每一個樣本的類代表點，計算方法如下：

吸引子傳播聚類算法利用 下式計算歸屬度a（i，k）和吸引度r（i，k）之和，獲取每個樣本的類代表點［14］：

利用以下公式增強算法迭代的穩(wěn)定性［15］：

2 基于屬性分布相似度的吸引子傳播聚類算法

文中提出基于屬性分布相似度的吸引子傳播聚類算法，構(gòu)造新相似度矩陣。在高維二元數(shù)據(jù)中，假設(shè)X是數(shù)據(jù)對象集合，X＝｛Xi｜i＝1，2…，D｝，A是屬性集合，A＝｛Ai｜i＝1，2…，D｝，Y＝｛Yij｜i＝1，2…，D｝表示對象在各屬性分布上的取值分布情況，是i個對象的屬性分布特征向量。如果Yij＝1，表明第i個對象在第j個屬性上有值，否則稀疏。數(shù)據(jù)對象間相似度：

高維稀疏情形下，每個對象在屬性取值上存在大量零值，有取值的屬性數(shù)占總屬性數(shù)的比例很小。改進方法如下式：

將式（8）計算的相似度矩陣引入吸引子傳播算法，取代歐式距離矩陣。在實際應(yīng)用中可以給相似度加上權(quán)重系數(shù)，當(dāng)維度較高時，權(quán)重系數(shù)越接近1，可以發(fā)現(xiàn)更多有意義的相似對象，如下式：

3 仿真模擬實驗與分析

仿真模擬實驗環(huán)境是Pentium G645 2.9GHz CPU，4GB內(nèi)存。實驗采用UCI二元數(shù)據(jù)集，真實類數(shù)為2類，參數(shù)λ＝0.5，調(diào)整偏向參數(shù)P值，結(jié)果見表1和表2。

表1 AP聚類算法實驗記錄

表2 PDS-AP聚類算法實驗記錄

表1和表2表明，AP聚類算法在λ值不變的情況下，聚類類數(shù)逐漸減少，精度增高，最終穩(wěn)定的聚類類數(shù)是3類，P值增大至某一點時發(fā)散，得不到數(shù)據(jù)集的真實類數(shù)。PDS-AP聚類算法在不同偏向參數(shù)下聚類性能均優(yōu)于傳統(tǒng)算法，并能夠獲取真實類數(shù)。

4 超市銷售數(shù)據(jù)聚類應(yīng)用

PDS-AP聚類算法應(yīng)用在真實超市銷售數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于科研數(shù)據(jù)共享平臺，數(shù)據(jù)總量共有741×41個數(shù)據(jù)點，超市銷售數(shù)據(jù)見表3。

表3 超市銷售數(shù)據(jù)

運行PDS-AP聚類算法，類數(shù)16，將對應(yīng)的對象和其所屬樣本點放在一起，將增加客戶的購買度和購物享受。如果有顧客特征資料，可以分析不同客戶群的需求。

5 結(jié) 語

傳統(tǒng)吸引子傳播聚類算法的相似度矩陣基于歐式距離，對數(shù)據(jù)的類型具有選擇性。為了克服此弊端，文中提出的基于屬性分布相似度的PDSAP聚類算法，經(jīng)UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)的驗證，與傳統(tǒng)的AP聚類算法相比，聚類精度更高，收斂速度更快，更適合高維稀疏數(shù)據(jù)的聚類。PDS-AP聚類算法的實際應(yīng)用也取得了滿意結(jié)果，而面對聚類結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)，還需結(jié)合群優(yōu)化算法進一步研究。

［1］ 許曉麗，盧志茂，張格森，等.改進近鄰傳播聚類的彩色圖像分割［J］.計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報，2012，24（4）：514-519.

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