基于无权超图分割的高维数据聚类方法

摘要

本发明公开了一种基于无权超图分割的高维数据聚类方法，包括以下步骤：将高维数据集中的不同属性值映射为无权超图的节点，将每一条数据记录映射为无权超图的一条超边，超边内包含的每一个节点均为该条数据记录的属性值，得到原始无权超图；将原始无权超图分割为k个部分，将每个部分视作一个聚类子图；使用聚类子图紧密度评价聚类结果的质量，紧密度越大，聚类结果的质量越好，所述聚类子图紧密度为聚类子图内的所有节点至少被2条超边同时占有的节点数量为v1，仅被1条超边占有的节点数量为v2，将v1/v2的比值定义为聚类子图紧密度。能够全面地对高维数据集进行聚类分析，并且可以进一步提高高维数据聚类算法的运算效率。

主权项

一种基于无权超图分割的高维数据聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：将高维数据集中的不同属性值映射为无权超图的节点，将每一条数据记录映射为无权超图的一条超边，超边内包含的每一个节点均为该条数据记录的属性值，得到原始无权超图； S02：将原始无权超图分割为k个部分，将每个部分视作一个聚类子图；S03：使用聚类子图紧密度评价聚类结果的质量，紧密度越大，聚类结果的质量越好，所述聚类子图紧密度为聚类子图内的所有节点至少被2条超边同时占有的节点数量为v1，仅被1条超边占有的节点数量为v2，将v1/v2的比值定义为聚类子图紧密度。