基于提高RNN算法聚类效果的研究

RNN（相互最近邻）算法是一种基于层次的聚类算法,它比其他传统的层次聚类算法聚类更快.由于利用RNN算法对同一个数据集聚类,若选择不同簇间距离度量方式,那么聚类结果就会不同.因此在分析聚类结果对距离度量方式依赖性的基础上,采用用聚类聚集的思想,找出一种新的聚类方式,从而使得聚类效果更好.     

一种基于网格聚类的图像分割方法

针对聚类算法在图像分割上存在分割效果和时间效率上的不足,基于网格聚类算法ShrinClus,提出一种新的图像分割方法,该方法通过把图像的RGB空间分割成网格,将所有像素点分配到原子网格当中,然后对非空原子网格集合进行收缩聚类,通过查找低密度的边缘网格来确定簇的边界,最终将原子网格的分类结果映射至像素点.该方法能有效地分割在RGB空间中存在部分重叠的图像,算法具有接近线性的时间复杂度.最后通过实验验证了新方法的有效性.     

一种基于密度和网格的高效聚类算法

聚类已成为数据挖掘的主要方法之一,能够帮助人们在大量的数据中发现隐藏信息.目前最具典型的密度聚类算法是DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise),它能够在空间数据库中很好地发现任意形状的簇并有效地处理噪声,但是它的计算复杂度相对较大.因此,采用划分数据集和聚簇合并方法,提出了一种基于密度和网格的高效聚类算法DGCA,并通过人工合成数据集和真实数据集对该聚类算法进行理论验证.实验结果表明该算法在效率性能和质量方面比DBSCAN都得到了提高.     

基于多维缩放和KICIC的电力负荷聚类

电力负荷曲线聚类在电力大数据研究中有重要的应用。针对传统负荷聚类方法难以有效处理海量化的高维负荷数据,以及存在簇间样本模糊导致算法聚类质量不高、聚类效率低下等问题,提出一种结合多维缩放(multi-dimensional scaling, MDS)和一种新的集成簇间、簇内欧式距离的加权K-means方法(weighting k-means clustering approach by integrating intra-cluster and inter-cluster distances, KICIC)的聚类算法(MDS-KICIC)。该方法首先采用MDS算法对高维负荷数据进行数据降维处理,得到降维后的低维矩阵和归一化的特征值向量作为KICIC算法的输入矩阵和权重向量,KICIC通过在子空间内最大化簇中心与其他簇数据对象的距离来融合簇内和簇间的距离进行聚类,得到最终聚类结果。通过算例表明该方法运算时间短、聚类质量高,进一步提高了负荷曲线的聚类性能。     

FCM聚类算法与改进层次聚类算法的结合

模糊c-均值聚类算法(fuzzy C-means 简称FCM)和层次聚类算法是两种非常重要的聚类算法.由于FCM算法对初始聚类中心敏感,并且需要人为确定聚类类别数,这样收敛结果易陷入局部最优解.通过对这两种聚类算法的分析,首先对传统的凝聚层次聚类算法提出了改进,然后用改进的凝聚层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,最后用FCM算法进行再次聚类,以此得到更好的聚类结果并且减少了执行时间和迭代次数.     

一种基于密度和网格的高效聚类算法(英文)

聚类已成为数据挖掘的主要方法之一,能够帮助人们在大量的数据中发现隐藏信息。目前最具典型的密度聚类算法是DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise),它能够在空间数据库中很好地发现任意形状的簇并有效地处理噪声,但是它的计算复杂度相对较大。因此,采用划分数据集和聚簇合并方法,提出了一种基于密度和网格的高效聚类算法DGCA,并通过人工合成数据集和真实数据集对该聚类算法进行理论验证。实验结果表明该算法在效率性能和质量方面比DBSCAN都得到了提高。     

GML文档结构聚类算法Clu-GML

提出了一种geography markup language(GML)文档结构聚类新算法CIu-GML,与其它相关算法不同,该算法在凝聚的层次聚类中引入代表树的计算,通过计算最大频繁Induced子树得到簇的代表树,通过对代表树的比较发现新的簇,并更新新簇的代表树来完成聚类,不仅减少了聚类的时间开销,而且为每个簇形成聚类描述.实验结果表明算法CIu-GML是有效的,且性能优于其它同类算法.     

城市物流配送的二阶段启发式算法

针对城市物流配送的特点,将空间聚类算法与蚁群算法相结合运用到路径规划中,提出了一个基于交通网络的VRP二阶段解法.以带权图描述城市交通路网,利用交通网络中各个结点间的距离关系和结点的需求量,以配送车辆的容量为聚类的约束,通过多次迭代将所有结点聚集成相互独立的多个簇.选择簇间相似性最小的聚类,利用蚁群算法,根据簇之间和簇内结点间的距离关系,分两次规划配送路径,最终得到配送中心到所有结点的配送路径.该算法通过聚类降低系统复杂度,缩短了蚁群搜索时间,具有较快的速度.最后用一个仿真实例验证二阶段算法的有效性.     

平面空间时空轨迹快速聚类算法研究

针对现有聚类分析算法对平面空间时空轨迹进行聚类的不足,提出了基于区域的快速聚类方法。借助先验知识确定输入参数,使用符合现实情况的切比雪夫距离或曼哈顿距离度量点间距离以划分聚类簇,区分人的各个常驻地点;使用区域叠加的概念度量点的密度,确定簇的质心以获得每个常驻地点的中心坐标;在保证算法复杂度的前提下确定簇的边缘点,标注人在每个常驻地点的活动范围。相比现有算法,该算法更适用于时空轨迹数据分析。     

新闻事件的分布式混合推荐算法

针对新闻的个性化服务差及推荐效率低的问题,提出了一种新闻事件的分布式混合推荐算法.该算法改进了传统的层次聚类算法用于新闻事件发现,通过协调簇中心距离和簇间最远距离的权重解决了传统层次聚类中的大簇问题;使用混合推荐算法进行事件推荐,引入了事件的多重特征来计算用户兴趣模型,更准确地表示用户的兴趣偏好;采用Spark分布式计算平台实现该算法,可处理大数据的个性化推荐问题.在公开数据集上的实验结果表明本文方法有效.      

分类属性数据聚类算法HABOS

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩。该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导。针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法( heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标( clustering validation index based on sparse feature dissimilarity, CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取。 UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性。     

覆盖聚类算法

首先比较几类主要的聚类算法,给出每类算法的基本概念、原理、每类的代表性算法,及这些算法的主要特征。在此分析基础上,提出一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于周围稀疏的样本结合最短距离法,获得聚类效果,并用实验数据对分层聚类方法、LBG方法与覆盖聚类算法进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后给出了算法的研究方向。     

基于阈值的BIRCH算法改进与分析

平衡迭代规约层次聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies, BIRCH)算法是一个综合的层次聚类算法。但BIRCH算法为叶子节点中的簇设置统一的空间阈值,根据数据对象与簇之间的距离来决定数据对象的插入位置,从而忽略了簇与簇之间的关系;此外,算法在分裂节点时,选取距离最远的2个聚类特征作为子簇,其他聚类特征会根据与这2个聚类特征之间的距离关系分裂为另外的子簇,造成处于簇与簇之间的样本数据错误分类,这样会忽略聚类特征之间的关系。针对BIRCH算法的这2个问题,提出了基于阈值的自适应算法,用于解决原算法统一空间阈值的问题;并在针对聚类特征关系的问题上,结合朴素贝叶斯算法对原算法进行改进。对改进后BIRCH算法与传统的算法进行仿真实验。结果表明,改进算法在损失效率的情况下,聚类效果得到了明显的改善,并且与其他算法相比,所提算法具有不错的表现性,而且具有跨数据集的鲁棒性。     

一种改进的凝聚层次聚类法

以实例说明了选用以欧氏距离或明考斯基距离为距离度量的凝聚层次聚类法进行聚类时会出现的问题,并详细分析了用该算法出现问题的原因.结合模糊聚类思想,给出了一种改进算法,通过实例说明该改进算法的合理性和有效性.     

Combined Density-based and Constraint-based Algorithm for Clustering

We propose a new clustering algorithm that assists the researchers to quickly and accurately analyze data. We call this algorithm Combined Density-based and Constraint-based Algorithm （CDC）. CDC consists of two phases. In the first phase, CDC employs the idea of density-based clustering algorithm to split the original data into a number of fragmented clusters. At the same time, CDC cuts off the noises and outliers. In the second phase, CDC employs the concept of K-means clustering algorithm to select a greater cluster to be the center. Then, the greater cluster merges some smaller clusters which satisfy some constraint rules.Due to the merged clusters around the center cluster, the clustering results show high accu racy. Moreover, CDC reduces the calculations and speeds up the clustering process. In this paper, the accuracy of CDC is evaluated and compared with those of K-means, hierarchical clustering, and the genetic clustering algorithm （GCA）proposed in 2004. Experimental results show that CDC has better performance.     

基于形态特征的终端区进场中心航迹识别方法

为了挖掘终端区进场航空器交通流的分布特征,量化分析空中交通的复杂性,提出了一种基于多特征轨迹相似度和密度峰值聚类(Density-peak Clustering, DPC)的中心航迹提取方法。首先,采用单向距离(One Way Distance, OWD)计算轨迹之间的形状和物理距离,并结合空管实际运行航迹数据特征,考虑航迹之间的位置属性和航向属性,定义多特征航迹相似度模型。其次,使用密度峰值聚类算法对航迹数据进行聚类分析,提取聚类结果中每一簇中具有最高密度的真实轨迹作为中心航迹。最后,对双流国际机场终端区历史航迹数据进行实验分析,使用轮廓系数指标和基于密度的指标进行评价,并与层次聚类算法进行对比。结果表明,轨迹被划分为8个不同形态的类簇,该方法可以直观有效的识别出轨迹的整体运动特征并精确提取出真实的中心航迹。     

基于RFID位置语义的室内移动轨迹聚类算法

面向室内空间的移动轨迹聚类有利于发现室内热点和用户移动模式.针对室内环境在定位技术、距离度量等方面的特殊性,充分考虑室内移动轨迹的空间和语义特征,提出一种基于无线射频识别(radio frequency identi-fication,RFID)位置语义的室内移动轨迹聚类方法.该方法对原始轨迹提取特征点,可简化轨迹以降低算法时间复杂度;从空间形状和位置语义2个方面加权计算轨迹相似度,其中,空间相似度通过定义适用于室内三维空间的距离函数来计算,语义相似度计算基于最长公共子序列思想,并引入移动对象在轨迹点的到达时间和停留时间;利用线性表存储轨迹相似度,采用改进的层次聚类方法对移动轨迹进行聚类.实验结果表明,该方法能够有效地进行室内轨迹聚类并具有较高的效率.     

融合结构特征的增强型FCM图像分割算法

为了使基于模糊C均值(FCM)聚类的图像分割算法对复杂图像更具适用性,将图像结构特征融合到增强型FCM算法.首先,对原始图像进行均值滤波,将滤波结果与原始图像进行线性叠加形成新的输入图像.其次,采用二维Gabor滤波函数提取新的输入图像的纹理结构特征,以此代替灰度特征来衡量节点间的相似性.最后,采用一种改进的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像所提算法获得了更加精确的分割结果.     

一种分层聚类方法及其应用研究

在数据挖掘领域,聚类用于发现数据的分布模式和数据间的相互关系.作者提出一种分层聚类算法,可识大规模、高维数据.该算法首先从不同的角度对电信客户进行聚类或分类,然后以这些聚类为基础,实行自底向上的层次聚类得到最终的聚类结果.算法执行效率高,适合大规模数据的聚类问题.该方法在某电信企业的客户分析中取得了较好的结果.