高維度下的 kNN-DBSCAN: 一種高效的密度型聚類算法

Konsep Inti

本文提出了一種新的密度型聚類算法 kNN-DBSCAN,它利用 k 近鄰圖來提高聚類效率,特別適用於高維度資料集。與傳統的 DBSCAN 相比,kNN-DBSCAN 在高維度資料上具有更好的可擴展性和效率。

Abstrak

本文提出了一種新的密度型聚類算法 kNN-DBSCAN,它與傳統的 DBSCAN 算法有所不同。kNN-DBSCAN 使用 k 近鄰圖而非 ε-鄰域圖來進行聚類,從而在高維度資料上具有更好的效率和可擴展性。

具體來說:

1. kNN-DBSCAN 與 DBSCAN 在定義核心點和邊界點方面是一致的,但在定義可達性關係上有所不同。kNN-DBSCAN 使用 M-可達性來代替 DBSCAN 中的 ε-可達性。
2. 理論上證明,當使用相同的輸入參數時,kNN-DBSCAN 的聚類結果是 DBSCAN 聚類結果的子集。如果兩者的聚類數量相同,則聚類結果完全一致。
3. 為了在分布式環境下高效實現 kNN-DBSCAN,本文提出了一種基於近似最小生成樹的方法。這種近似方法不會影響聚類質量,但大大提高了算法的效率。
4. 本文還給出了一個混合 MPI/OpenMP 的並行實現,在大規模高維資料集上展現了出色的可擴展性和效率。在一個 20 維、4 百萬點的資料集上,該實現比現有的並行 DBSCAN 快 37 倍。

Statistik

在 20 維資料集上,我們的實現比現有的並行 DBSCAN 快 37 倍。
我們在 TACC 的 Frontera 系統上,使用 28,000 個核心在不到 1 秒內完成了 10 億 3D 點的聚類。
在另一個更大的實驗中,我們使用 114,688 個核心在 40 秒內完成了 65 億 20 維點的聚類。

Kutipan

"我們提出了一種新的密度型聚類算法 kNN-DBSCAN,它利用 k 近鄰圖來提高聚類效率,特別適用於高維度資料集。"
"當使用相同的輸入參數時,kNN-DBSCAN 的聚類結果是 DBSCAN 聚類結果的子集。如果兩者的聚類數量相同,則聚類結果完全一致。"
"為了在分布式環境下高效實現 kNN-DBSCAN,本文提出了一種基於近似最小生成樹的方法。這種近似方法不會影響聚類質量,但大大提高了算法的效率。"

Wawasan Utama Disaring Dari

KNN-DBSCAN: a DBSCAN in high dimensions

by Youguang Che... pada arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2009.04552.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

除了 k 近鄰圖,是否還有其他可以用於高維度聚類的資料結構?它們的優缺點分別是什麼?

在高維度聚類中，除了 k 近鄰圖（k-NNG）之外，還有其他幾種資料結構可以使用，例如：

樹狀結構（如 KD 樹和球樹）：

優點：這些資料結構在低維度下能夠有效地進行範圍查詢和最近鄰查詢，通常具有較低的時間複雜度（例如 O(dn log n)）。
缺點：隨著維度的增加，這些樹狀結構的效能會顯著下降，因為它們在高維空間中會遭遇「維度詛咒」，導致查詢效率降低，甚至可能達到 O(dn^2) 的複雜度。

格子結構（Grid-based structures）：

優點：通過將數據空間劃分為小格子，可以有效地限制查詢範圍，從而加速鄰域查詢。這種方法在處理大規模數據時特別有效。
缺點：隨著維度的增加，格子的數量會指數增長，這會導致記憶體需求增加，並且可能會導致空間的稀疏性問題，影響聚類效果。

近似最近鄰搜尋（如 Locality-Sensitive Hashing, LSH）：

優點：LSH 可以在高維空間中有效地找到近似最近鄰，並且能夠處理大規模數據集，適合於需要快速查詢的應用場景。
缺點：LSH 的查詢結果是近似的，可能會導致聚類結果的準確性下降，特別是在對精確度要求較高的應用中。

如何在 kNN-DBSCAN 中引入其他先驗知識或約束條件,以進一步提高聚類效果?

在 kNN-DBSCAN 中引入其他先驗知識或約束條件可以通過以下幾種方式來提高聚類效果：

使用領域知識：根據特定應用領域的知識，設置合適的超參數（如 𝜖 和 𝑀）。例如，在生物信息學中，根據基因表達數據的特性來調整這些參數，可以提高聚類的準確性。

結合其他特徵：在計算距離時，可以考慮引入其他特徵或權重，這樣可以使得某些特徵在聚類過程中更具影響力。例如，對於文本數據，可以根據詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）來加權距離計算。

約束聚類：引入約束條件（如必須在同一聚類中的點對或必須在不同聚類中的點對）可以幫助引導聚類過程，從而提高聚類的質量。這可以通過在 kNN-DBSCAN 中添加約束條件來實現，例如在計算可達性時考慮這些約束。

多尺度聚類：在不同的尺度上進行聚類，然後將結果整合，可以捕捉到數據中的多樣性和複雜性。這可以通過在 kNN-DBSCAN 中使用多個 𝜖 值來實現。

密度型聚類算法在哪些應用場景中表現最為出色?它們與其他聚類算法相比有哪些獨特優勢?

密度型聚類算法（如 DBSCAN 和 kNN-DBSCAN）在以下應用場景中表現最為出色：

噪聲數據處理：密度型聚類算法能夠自動識別並排除噪聲點，這使得它們在處理含有異常值或噪聲的數據集時特別有效。

非球形聚類：這些算法能夠有效地識別形狀不規則的聚類，這在許多實際應用中（如地理數據分析和圖像處理）是非常重要的。

大規模數據集：密度型聚類算法在處理大規模數據集時，特別是高維數據時，能夠保持較好的效率和可擴展性，這使得它們在大數據分析中非常受歡迎。

與其他聚類算法相比，密度型聚類算法的獨特優勢包括：

自動確定聚類數量：密度型聚類算法不需要預先指定聚類的數量，這使得它們在探索性數據分析中非常有用。
對於不同密度的適應性：密度型聚類算法能夠處理不同密度的聚類，這在許多實際應用中是常見的情況。
強健性：這些算法對於噪聲和異常值的強健性使得它們在許多應用中表現優異，特別是在數據質量不高的情況下。