二维多密度网格聚类算法

资 源 简 介

二维多密度网格聚类算法

详 情 说 明

二维多密度网格聚类算法是一种针对二维数据的高效聚类方法，尤其适用于数据分布不均匀或密度差异明显的场景。该算法通过将数据空间划分为规则的网格单元，结合多密度策略动态调整邻近区域的聚类判断，能够有效识别不同密度的簇结构。

核心思路分为三个关键步骤： 空间网格化：将二维数据空间划分为等大小的网格单元，每个单元统计数据点的分布密度，形成密度直方图。通过设定密度阈值过滤噪声单元，保留有效数据区域。 多密度自适应：针对不同区域的密度差异，动态调整邻近搜索范围。高密度区域采用较小的邻近半径以避免过度合并，低密度区域扩大半径以连接稀疏但相关的点。 簇合并优化：基于网格单元的密度连通性，合并满足密度约束的相邻单元。通过层次化处理或图遍历算法（如DBSCAN的网格版本）生成最终聚类结果，同时保留簇边界的清晰性。

该算法的优势在于平衡了计算效率与聚类精度——网格化预处理降低了传统密度算法的计算复杂度，而多密度策略提升了对异质数据的适应性。典型应用包括地理信息分析、图像区域分割等需处理非均匀分布数据的场景。