基于最近邻规则的聚类算法实验

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

微软开源了强大的最近邻搜索算法SPTAG（Spatial Partitioning Tree and Graph），使得用户能够在毫秒级时间内智能搜索数十亿条信息。现代在线服务如搜索引擎和新闻推荐系统依赖于这类高效数据处理技术。在图像搜索中，系统需迅速从数百万到上亿的图像数据库中找出相似图像；在新闻推荐中，计算机根据用户画像，智能挑选相关新闻。这些背后都离不开最近邻搜索算法的支持。现今，基于哈希和量化的近似最近邻搜索方法极大缩短了搜索时间，优化了计算机视觉、机器学习及多媒体搜索等领域的应用。

Python 2.7版本稍作修改后与Python 3兼容，使用Numpy、Matplotlib-Basemap、Scipy、Datetime、Calendar库进行地震聚类分析。参考文献包括Zaliapin和Ben-Zion（2013）的研究以及Goebel等人（2019）的工作。教程详细介绍了如何下载并重新定位目录，以便将目录转换为具有数据列'Time'、'Lon'、'Lat'、'Mag'、'Dep'的EqCat对象。

找到K个最近邻居：使用knnclassify函数进行分类。输入包括测试集、训练集、组、K值、距离和规则。矩阵组按行分组，K表示用于分类的最近邻居数量。距离度量采用欧几里得规则。输出显示每一行测试数据的最近邻居类别。

在数据库、机器学习、多媒体、计算机视觉等众多领域中，最近邻搜索（NNS）都是一项至关重要的基础操作。 为解决此问题，研究者们已经提出了数百种算法，但目前仍缺乏公开、全面的比较。这里的“全面”指的是使用来自不同研究领域的最新算法，并在各种数据集上进行评估。 为帮助从事相关研究或需要解决实际问题的研究人员和从业者，我们基于高维数据上的欧几里德距离，建立了一个用于最近邻搜索（NNS）的基准。 该基准的优势在于： 方便研究人员轻松地将其新算法与最新算法以及各种数据集进行比较。 这对于全面了解算法性能尤为重要。 方便从业者轻松了解不同算法的性能及其折衷。 这有助于他们根据自身目标和约束选择最佳方案。

功能1. kNNeighbors.predict（） 2. kNNeighbors.find()描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签。 2.返回k个最接近的训练实例的索引及其距离。 使用鸢尾花数据集的示例加载fisheriris X =测量值； Y =物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5；公制= '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versi

K-prototypes算法是结合了K-Means与K-modes算法，专门用于处理混合属性数据。它解决了数值属性和分类属性同时存在的情况。具体而言，数值属性通过K-means方法得到聚类中心P1，而分类属性则通过K-modes方法得到聚类中心P2。然后，通过加权组合这两个中心来计算距离度量D，权重a决定了分类属性在计算中的重要性。更新簇中心的方法结合了K-Means与K-modes的更新策略。

利用JAVA语言设计的面向对象的基于DBSCAN算法的数据分类技术，充分发挥其在数据处理中的优势和效果。

这份实验笔记详细介绍了如何在Matlab 15b上使用完整的PAM聚类算法。该程序源自作者的课堂笔记，经过实验验证可靠有效。