变色龙算法（Chameleon Algorithm）
简介
变色龙算法是一种基于图论的聚类算法，它通过结合数据点间的相似性和簇内的紧密性，适应不同数据集的特点，从而进行灵活的聚类。变色龙算法的关键步骤包括：
- K近邻图构建：根据样本点之间的距离，构建K近邻图。
- 初始划分：将K近邻图划分成若干小的初始簇。
- 簇合并：根据簇间的连接度和紧密性，将初始簇合并为最终的聚类结果。
算法步骤
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构建K近邻图：
- 计算数据点之间的距离矩阵。
- 构建K近邻图，保留每个点的前K个最近邻节点。
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图划分：
- 使用图划分算法（例如，谱聚类）将K近邻图分割成若干初始簇。
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簇合并：
- 计算簇之间的连接度（Connectivity）和紧密性（Compactness）。
- 根据这两个指标逐步合并初始簇，直到达到预定的聚类目标。
代码实现
以下是使用Python实现变色龙算法的简要示例：
python">import numpy as np
from sklearn.neighbors import kneighbors_graph
from sklearn.cluster import SpectralClustering
from scipy.sparse.csgraph import connected_componentsdef chameleon_clustering(data, n_clusters, n_neighbors):"""实现变色龙算法的核心流程:param data: 数据集 (numpy array):param n_clusters: 最终聚类的簇数:param n_neighbors: K近邻参数:return: 聚类结果"""# Step 1: 构建K近邻图knn_graph = kneighbors_graph(data, n_neighbors=n_neighbors, mode='connectivity', include_self=False)# Step 2: 图划分 (使用谱聚类获得初始簇)initial_clusters = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters * 2, # 初始划分簇数应大于目标簇数affinity='precomputed',assign_labels='kmeans').fit(knn_graph.toarray()).labels_# Step 3: 合并初始簇# 计算连接度和紧密性（此处用简化版本，仅合并初始簇）unique_clusters = np.unique(initial_clusters)cluster_map = {k: i for i, k in enumerate(unique_clusters)}final_labels = np.array([cluster_map[label] for label in initial_clusters])return final_labels# 测试数据
from sklearn.datasets import make_moons
import matplotlib.pyplot as plt# 生成数据
X, y = make_moons(n_samples=300, noise=0.05)# 调用变色龙算法
labels = chameleon_clustering(X, n_clusters=2, n_neighbors=10)# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.title('Chameleon Algorithm Clustering')
plt.show()
