Problemet med att hitta kluster i data är utmanande när kluster har vitt skilda storlekar, densiteter och former, och när data innehåller stora mängder buller och avvikelser. Många av dessa frågor blir ännu viktigare när uppgifterna är av mycket hög dimensionalitet, såsom text- eller tidsseriedata. I detta dokument presenterar vi en ny klusterteknik som tar upp dessa frågor. Vår algoritm finner först de närmaste grannarna av varje datapunkt och sedan omdefinierar likheten mellan par av punkter i termer av hur många närmaste grannar de två punkterna dela. Med hjälp av denna nya definition av likhet eliminerar vi buller och avvikelser, identifierar kärnpunkter och bygger sedan kluster runt kärnpunkterna. Användningen av en delad närmaste granne definition av likhet tar bort problem med varierande densitet, medan användningen av kärnpunkter hanterar problem med form och storlek. Vi visar experimentellt att vår algoritm presterar bättre än traditionella metoder (t.ex., K-means) på en mängd olika datamängder: KDD Cup '99 nätverksintrång data, NASA Earth Science tidsserie data, och två dimensionella punktuppsättningar. Medan vår algoritm kan hitta "dense" kluster som andra kluster algoritmer hittar, finner den också kluster som dessa metoder förbise, dvs. kluster av låg eller medeltäthet som är av intresse eftersom de representerar relativt enhetliga regioner "omgivna" av icke-uniforma eller högre densitet områden. Den run-time komplexiteten i vår teknik är O(n 2 ) eftersom likhetsmatrisen måste konstrueras. Vi diskuterar dock ett antal optimeringar som gör det möjligt för algoritmen att hantera stora datamängder effektivt. Till exempel kan 100.000 dokument från TREC-samlingen samlas inom en timme på en stationär dator.
L. Ertöz m.fl. REF presenterade en förbättrad J-R klustering metod genom att omdefiniera likheten mellan par av punkter i termer av hur många närmaste grannar de två punkterna dela.
Finding clusters of different sizes, shapes, and densities in noisy, high dimensional data
{'venue': 'in Proceedings of Second SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}