rock算法的主体算法

资 源 简 介

rock算法的主体算法

详 情 说 明

ROCK算法是一种基于链接的层次聚类算法，特别适合处理分类数据。它的核心思想是通过考虑数据点之间的共同邻居数量来衡量相似性，而不仅仅是基于直接的距离度量。

该算法的主体部分主要包含以下几个关键步骤：

相似度计算：首先，算法会计算数据点之间的相似度。与传统方法不同，ROCK算法不仅依赖直接的相似性（如Jaccard系数），还会考察数据点之间的共享邻居数量。如果两个点共享的邻居越多，它们被聚在同一类的可能性就越大。

邻接矩阵构建：基于相似度计算结果，算法构建一个邻接矩阵，其中仅保留相似度高于阈值的边。这一步的目的是减少计算量，避免在低相似度数据点上浪费资源。

链接计算：ROCK算法的核心创新在于引入“链接”概念，即两个数据点共同邻居的数量。如果两个点有大量共同邻居，即使直接相似度不高，它们仍可能被归为一类。

层次聚类：算法采用自底向上的层次聚类策略，逐步合并具有高链接数的簇。每一步合并都会更新邻接矩阵和链接关系，直到满足预设的停止条件（如簇数量或相似度阈值）。

优化与剪枝：为了提升效率，算法在合并簇时会采用贪心策略，优先合并最具潜力的簇对，同时通过剪枝去除低质量合并选项。

ROCK算法在数据挖掘领域特别适用于市场细分、社交网络分析等场景，能有效处理高维分类数据，并在保持较好聚类效果的同时提高计算效率。