变色龙算法(Chameleon)

资 源 简 介

变色龙算法(Chameleon)

详 情 说 明

变色龙算法（Chameleon）是一种层次化的动态聚类算法，特别适用于发现任意形状的聚类簇。它的核心思想在于动态合并相似度高的子簇，同时考虑了簇内紧密度和簇间连通性。

在MATLAB中实现变色龙算法，通常需要以下关键步骤：

数据预处理：将原始数据转换为适合聚类的格式，通常是构建K近邻图（KNN），以捕捉数据的局部结构信息。

初始划分：使用高效的分割方法（如METIS）将数据划分为较小的子簇，确保每个子簇内部高度相关。

相似度计算：计算子簇之间的相似度，结合相对互连度（RI）和相对紧密度（RC），以决定是否合并。

动态合并：基于相似度分数逐步合并子簇，直到满足终止条件（如目标簇数或相似度阈值）。

结果评估：利用轮廓系数或其他聚类评估指标验证最终结果的有效性。

该算法在MATLAB中的实现可能需要借助图论工具（如`graph`对象）和优化技术（如稀疏矩阵计算），以提高处理大规模数据的效率。