一种受自然界启发的聚类算法：邻域网格聚类（含SCI文章，及对应的matlab程序、数据）

聚类属于一种无监督学习方法，受自然界山体形式的启发，设计了一种邻域网格聚类算法。自然界中独立的山体可视为一个独立的类簇，山顶即为类簇中心，山底即为类簇的边缘。

试想：将二维平面的离散数据点（如图1所示）以某种特定的方式标记其重要程度（如局部密度），即可将二维平面数据点映射为三维空间内的山体形式（如图2所示）

图1 二维分布数据点

图2 三维密度分布图

邻域网格聚类的主要步骤为：首先将原始数据映射到网格子空间内，同时获取每个子空间单元格的局部密度，然后依据邻域关系从具有最大局部密度的单元格出发逐层地吸纳单元格，直至搜索完毕，聚类结束。对于二维空间而言，局部密度分布形式可表示为如图2所示的山体结构，山顶即为具有相对最大局部密度的聚类中心，每一个山体视为一个类簇。利用邻域关系完成从山顶至山脚的吸纳搜索过程。

邻域网格聚类主要步骤表述如下：
    1)将原始数据映射至网格子空间；
    2)以具有最大局部密度的网格单元为起始点，以给定邻域半径搜索其邻域单元格并标记（如图 3所示）；
    3)以新加入的单元格为基础，继续向外扩展搜索可能的单元格，直至没有新的单元格加入（如图 4所示）；
    4)在剩余的单元格中，返回第 2） 步继续执行。

图 3 聚类步骤演示

图 4 聚类步骤演示

详细基本理论可参考文章：https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0954410017751991

文章引用信息为：

Suo, M., Zhu, B., Zhou, D., An, R., & Li, S. (2019). Neighborhood grid clustering and its application in fault diagnosis of satellite power system. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, 233(4), 1270–1283. https://doi.org/10.1177/0954410017751991

文章相应程序已经上传至本网站，下载地址为：https://download.csdn.net/download/buaasuozi/10306381

内附matlab程序，及对应的测试数据。

ps：航空航天领域的期刊一直不被广大研究者们关注，导致本刊影响因子较低。但是，那都不重要，重要的是所提出的方法切实可用，能推动某个小的领域前进一小步，足以足以！

 

在这部分内容研究之后，我又对该方法进行了改进，增加了对密度的考虑，命名为邻域密度网格聚类方法，可并行计算搜索聚类样本，该内容发表在了清华大学学报上，可参考：邻域密度网格聚类算法及应用[J]. 清华大学学报（自然科学版）2018, 08: 732-739.  DOI：10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.22.025

（该部分程序尚未整理完毕）

 

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