一种新的层次谱聚类算法

提出一种新的聚类算法——层次谱聚类算法.该算法在传统二分的SM谱聚类的过程中嵌入了层次聚类算法,目的是为了提高谱聚类的聚类正确率,同时又利用谱聚类纠正了层次聚类过程中所得到的歪斜划分.实验结果表明:提出的层次谱聚类算法的聚类正确率比层次聚类算法、谱聚类算法的聚类正确率都要高,同时又纠正了层次聚类过程中的歪斜划分.     

一种增量式文本软聚类算法

针对传统文本聚类算法时间复杂度较高，而与距离无关的算法又不适用于动态、变化的文本集等问题，提出了一种基于语义序列的增量式文本软聚类算法．该算法考虑了长文本的多主题特性，并利用语义序列相似关系计算相似语义序列集合的覆盖度，同时将每次选择的具有最小熵重叠值的候选类作为一个结果聚类，这样在整个聚类的过程中大大减小了文本向量空间的维数，缩短了计算时间．由于所提算法的语义序列只与文本自身相关，所以它适用于增量式聚类．实验结果表明，算法的聚类精度高于同条件下的其他聚类算法，尤其适合于长文本集的软聚类．     

气象数据概化中的最佳聚类数研究

以黑龙江省中部地区2004年的气温和降水观测数据为实例,对数据挖掘中气象数据的概化问题进行研究．调查分析了概化方法和数据特征,确定采用模糊C均值聚类算法．重点研究了算法中最佳聚类数的确定,选取多种广泛认可的指标,对聚类结果进行有效性对比分析,采用综合最优的聚类数为最佳聚类数．研究发现这种方法聚类结果合理且具有较强的可拓展性．     

一种新的平衡化谱聚类方法

针对传统谱聚类算法在非平衡数据集上聚类效果不理想的问题，提出了一种平衡化谱聚类算法，该算法在传统谱聚类目标函数的基础上加入了对聚类隶属度矩阵的近似正交约束，从而得到新的聚类目标函数.实验结果表明，新算法可以缓解传统谱聚类产生的均匀效应，提升了在非平衡数据集上的聚类纯度.     

学习非唯一的最佳聚类数

确定“最佳聚类数”一直是聚类算法面临的一个难题。为了确定一族合理的聚类数而不是单个聚类数,提出了一种基于谱分析的算法,并能处理较为复杂的数据集。该算法构建了数据点之间的相似度图,在不同的分析粒度下,用图上的“随机游走”来传播相似度,采用了一个新的评判标准,“广义特征差”来寻找聚类数族。实验结果表明该算法在聚类数不唯一的情况下能够有效地确定聚类数,并且和其他几种算法相比具有较优的计算复杂度。     

基于密度和最优聚类数的入侵检测方法

针对聚类算法在入侵检测应用中存在的参数预设、聚类有效性评价、未知攻击类型检测等问题,提出了一种基于密度和最优聚类数的改进算法,根据样本的分布情况启发式地确定初始聚类中心,从样本的几何结构角度提出一种新的内部评价指标,给出了最优聚类数确定方法,在此基础上,设计了一个增量式的入侵检测模型,实现了聚类中心和聚类数目的动态调整.实验结果表明,与K-means及其他两种改进聚类算法相比,新算法收敛速度更快、聚类准确率更高,能够对未知网络行为进行有效聚类,具有较好的入侵检测效果.     

基于远近距离的说话人聚类算法

提出了基于远近距离的说话人聚类算法:首先,使用端点检测算法把语音分割成读音段,然后,采用T2公式对近距离的说话人语音段进行聚类得到语音块,最后,使用谱聚类的方法估计说话人数目,对远距离的说话人(语音块)进行聚类。实验结果表明,在近距离的说话人聚类中,使用T2公式比使用BIC和KL在语音块准确率方面分别高出2.62%和13.84%,在远距离的说话人聚类中,使用谱聚类算法基本上可以把语音中的说话人数目计算出来,当说话人数目为15时,类纯度和说话人纯度可以达到78%,说明该算法可以有效地对说话人进行聚类。     

基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法

谱聚类是目前最有效的视频镜头聚类算法之一,但是如何自动选择最优化的分类个数仍是谱聚类算法中的难题。该文提出一种基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法,对每个镜头采用分区域的Gauss混合模型(DGMM)进行特征建模,并提取模型参数特征作为镜头谱聚类的特征向量,通过构造DGMM和谱聚类的联合评价函数来自动选择最优化的分类个数和特征空间维数。实验结果表明,该文提出的算法比原有谱聚类算法分类结果更加准确和有效。     

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.     

一种基于成对约束的谱聚类算法

聚类通常被认为是一种无监督的数据分析方法,在聚类搜索过程中充分利用先验信息会显著提高聚类算法的性能。本文通过成对约束来调整点与点之间的相似矩阵,然后对其优化,并结合谱聚类算法,得到一种很有效的聚类算法——基于成对约束的半监督谱聚类算法(SSCA)。实验表明,该算法有很好的聚类效果。     

Adaptive spectral clustering ensemble selection via resampling and population-based incremental learning algorithm

In this paper,we explore a novel ensemble method for spectral clustering.In contrast to the traditional clustering ensemble methods that combine all the obtained clustering results,we propose the adaptive spectral clustering ensemble method to achieve a better clustering solution.This method can adaptively assess the number of the component members,which is not owned by many other algorithms.The component clusterings of the ensemble system are generated by spectral clustering(SC) which bears some good characteristics to engender the diverse committees.The selection process works by evaluating the generated component spectral clustering through resampling technique and population-based incremental learning algorithm(PBIL).Experimental results on UCI datasets demonstrate that the proposed algorithm can achieve better results compared with traditional clustering ensemble methods,especially when the number of component clusterings is large.     

基于谱聚类的词和文档的联合聚类

文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.     

K近邻的自适应谱聚类快速算法

谱聚类算法建立在谱图划分理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。然而,谱聚类算法涉及如何选取合适的尺度参数σ构造相似度矩阵的问题。并且,在处理大规模数据集时,聚类的过程需要较大的时间和内存开销。研究从构造相似度矩阵入手,以传统NJW算法为基础,提出一种基于K近邻的自适应谱聚类快速算法FA-SC。该算法能自动确定尺度参数σ;同时,对输入数据集分块处理,并用基于K近邻的稀疏相似度矩阵保存样本信息,减少计算的内存开销,提高了运行速度。通过实验,与传统谱聚类算法比较,FA-SC算法在人工数据集和UCI数据集上能够取得更好的聚类效果。     

基于Chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k—means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。     

基于Minkowski距离的一致聚类改进算法及应用研究

针对一致聚类算法中聚类数目判断不准确、聚类速度慢等问题,通过集成复杂网络中的Newman贪婪算法与谱聚类算法,提出了一种新的基于Minkowski距离的一致聚类算法.该算法利用Minkowski距离刻画样本间的相似度,根据随机游走策略,结合不同数据的特征值分布分析方法进行聚类,实现聚类数目的自动识别.实验仿真说明算法具有较少的运算时间及较高的聚类精度.结合实际铜矿泡沫浮选过程特点,将该算法应用于浮选工况分类,进一步验证了算法的有效性.     

基于谱聚类和多示例学习的图像检索方法

针对基于对象的图像检索问题,提出一种新的谱聚类多示例学习算法.该算法将图像当作包,将分割区域的视觉特征当作包中的示例,针对正包示例集合进行谱聚类,按聚类中心点数最大原则选择潜在正示例中心和潜在正示例代表,并采用径向基函数和金字塔核分别度量潜在正示例间和其它示例间的相似性,最后利用支持向量机和相关反馈实现图像检索.采用S...     

基于时空相似系数的环形交叉口车辆轨迹聚类

为了分析交叉口车辆运行轨迹的规律性, 提高环形交叉口交织段的通行能力, 提出基于时空相似系数的环形交叉口车辆轨迹聚类方法。 针对规定区域车辆轨迹, 分析车辆轨迹时空信息并计算得到时空相似系数, 同时采用谱聚类进行聚类, 将交叉口区域内一段时间内的轨迹聚类情况进行可视化展示。 经过实例验证, 所提出的方法能够有效地约简数据, 并可提取出轨迹信息中的潜在规律, 为进一步的决策工作提供一定的参考价值。     

基于自适应邻域互信息与谱聚类的特征选择

借鉴邻域粗糙集处理连续型数据的优势,为解决传统谱聚类算法需要人工选取参数的问题,提出基于自适应邻域互信息与谱聚类的特征选择算法。首先,定义各对象在属性下的标准差集合与自适应邻域集,给出自适应邻域熵、平均邻域熵、联合熵、邻域条件熵、邻域互信息等不确定性度量,利用自适应邻域互信息对特征与标签的相关性进行排序。然后,结合共享近邻自适应谱聚类算法,将相关性强的特征聚到同一特征簇内,使不同特征簇内的特征强相异。最后,使用最小冗余最大相关技术设计特征选择算法。在10个数据集上选择特征个数与分类精度的实验结果,验证了所提算法的有效性。