Участник:ЕкатеринаКозырева/Алгоритм динамической иерархической кластеризации CHAMELEON

Алгоритм динамической иерархической кластеризации CHAMELEON
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]O(nm + n log n + m^2 log m)[/math]
Объём входных данных	[math]\frac{n (n - 1)}{2}[/math]
Объём выходных данных	[math]n[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math][/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math][/math]

Автор описания Е.А.Козырева

1 часть. Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм CHAMELEON был предложен в 1999 году тремя учеными из университета Миннесоты – George Karypis, Eui-Hong (Sam) Han и Vipin Kumar[1].

Предназначен для решения задач кластеризации. Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны.

CHAMELEON - это агломеративный иерархический алгоритм кластеризации, ключевой особенностью которого является то, что он учитывает и взаимную связность, и сходство при определении наиболее похожей пары подкластеров, основываясь на динамической модели. Это означает, что в процессе кластеризации два кластера объединяются, только если их относительная взаимная связность и относительное взаимное сходство являются высокими по отношению к внутренней взаимосвязанности кластеров и близости элементов внутри кластеров. Кроме того, Хамелеон использует подход для моделирования степени взаимосвязанности и близости между каждой парой кластеров, который учитывает внутренние характеристики самих кластеров. Таким образом, он может автоматически адаптироваться к внутренним характеристикам объединяемых кластеров.

CHAMELEON находит кластеры в наборе данных с помощью трехфазного алгоритма. На первой фазе происходит построение графа, путём добавления рёбер по принципу k ближайших соседей. На второй фазе CHAMELEON группирует полученные элементы в множество относительно небольших подкластеров. Во время третьей фазы применяется агломеративный иерархический алгоритм кластеризации, с помощью которого находятся естесственные кластеры путем многократного объединения подкластеров, полученных на прошлом этапе.

1.2 Математическое описание алгоритма

Исходные данные:

• Множество из n точек [math]V= {v_{ij}}[/math] в метрическом пространстве, которое задано симметрической матрицей расстояний [math]A[/math] размера [math]n\times n[/math].
• [math]k[/math] - количество ближайших соседей для вершин, [math]k \in N, k \leq n[/math].
• [math]l[/math] - наименьшее число вершин, которое может содержать наибольший подграф на 2-м этапе, [math]l \in N, l \leq n[/math].

Промежуточный результат после первого этапа: граф G = (V, E), полученный путём соединения каждой точки с её k ближайшими соседями. Промежуточный результат после второго этапа: разбиение множества V на набор C = \{C_{i}\} попарно непересекающихся связных подмножеств, из которого образуется взвешенный граф G_{2} = (C, E_{2}). Промежуточный результат после третьего этапа: итоговое разбиение множества вершин графа G_{2} на набор кластеров K = \{K_{i}\}. Вычисляемые данные: n-мерный вектор v (элементы v_{i}), показывающий отображение исходного множества точек на набор кластеров K.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные

1. Симметрическая матрица [math]A[/math] расстояний между элементами данных размера [math]n\times n[/math] с нулями на главной диагонали ([math]a_{ii}= 0, i = 1, \ldots, N[/math]).

2. [math]k[/math] - количество ближайших соседей для вершин (рекомендуемое значение [math]k[/math] от 5 до 20 в зависимости от количества анализируемых объектов).

3. [math]l[/math] - наименьшее число вершин, которое может содержать наибольший подкластер на 2-м этапе . Величина этого параметра варьируется от 1 до 5 % от общего числа объектов.

Объём входных данных

[math]\frac{n (n - 1)}{2}[/math] (в силу симметричности и нулевой главной диагонали достаточно хранить только над/поддиагональные элементы).

Выходные данные

Вектор из [math]n[/math] чисел [math]u_{1}, u_{2}, \ldots, u_{N}[/math], где [math]u_{i}[/math] - целое число, соответствующее кластеру [math]i[/math]-го объекта.

Объём выходных данных

[math]n[/math]

3 Литература

[1] George Karypis, Eui-Hong (Sam) Han и Vipin Kumar, «Chameleon: Hierarchical Clustering Using Dynamic Modeling», 1999.

[2] http://studopedia.ru/7_41934_algoritm-dinamicheskoy-ierarhicheskoy-klasterizatsii-CHAMELEON.html