基于模拟退火思想的优化k-means算法

鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。     

Web日志模糊聚类算法的研究

本文提出了一种新的Web事务模糊聚类算法．给出了新的Web事务定义和相异度定义，聚类准则函数是所有样本与C个代表中心的相异度之和，我们的目标是使这个聚类准则函数最小．同时给出了改进算法．经过试验证明，改进的算法更有效．     

一种大规模高维数据集的高效聚类算法

大规模高维数据集的聚类算法已成为当前聚类研究的热点,由于高维的原因,聚类往往隐藏在数据空间的某些子空间中,传统的聚类算法无法获得有意义的聚类结果.此外,高维数据中含有的大量的随机噪声也会带来额外的效率问题.为了解决以上问题,该文在CLIQUE算法的基础上提出了一种基于最优区间分割和数据集划分的聚类算法—OpCluster,并使用仿真数据对该算法加以验证,实验结果表明,OpCluster对大规模高维数据集具有很好的聚类效果.     

图形聚类算法的代谢网络模块化分析

代谢网络的研究是当今生物学研究中的新热点,使用图形聚类算法对代谢网络进行分析研究是一个有力的手段.文中提出了用图形聚类方法挖掘复杂代谢网络中蕴含的功能信息并进行模块相似性分析的方法,从系统生物学角度揭示光合作用的进化.介绍了马尔可夫聚类算法和模拟退火聚类算法两种图形聚类方法;给出了两种方法对叶绿体和蓝细菌的代谢网络进行聚类的结果;定义了模块相似度评价指标,挖掘叶绿体和蓝细菌间保守的功能模块,并对其网络结构进行了比较分析.     

基于改进Floyd算法的物流运输路径规划

当站点较多时,物流运输路径规划存在困难,传统Floyd算法路径规划的时间复杂度过高．鉴于传统Floyd算法规划时间复杂度高是因节点数量过大导致,提出一种结合改进K-means聚类算法的Floyd算法,该算法在节点数量较大情况下,运用改进K-means聚类算法分割物流区域,降低规划所需考虑节点数量,从而降低Floyd算法的时间复杂度．在复杂环境下进行传统Floyd算法和改进算法的对比实验,仿真分析结果表明,改进算法可以在更少的时间内找到一条较优的路径．     

一种新的K-均值动态聚类算法

针对K-均值算法易受孤立点影响、对初始中心点选择敏感、易陷入局部最优的问题,对K-均值算法进行了改进,提出了一种自适应优化选择初始中心点的K-均值算法。实验结果表明,改进后的算法不仅较大程度上弥补了传统K-均值算法的不足,并且提高了聚类的稳定性和准确率。     

两阶段纹理图像分割

谱聚类是一种以图和相似性为基础的聚类新算法.当图像很大时,计算相似性矩阵及其特征值和特征向量十分耗时.为了将谱聚类算法应用于大规模聚类问题,该文提出一种两阶段纹理图像分割算法,采用改进的分水岭算法进行预分割,然后用特征值尺度化特征multiway谱聚类算法进行最终分割.为了检验算法性能,将其应用于纹理图像分割,分割结果令人满意.     

改进的DBSCAN空间聚类算法研究

DBSCAN算法是一种基于密度的空间数据聚类方法,聚类速度快,且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类．但是数据量大时要求较大的内存支持和IO消耗,当空间聚类的密度不均匀,聚类间距离相差很大时,聚类质量较差．本文在DBSCAN算法的基础上提出一个划分不同密度分别聚类的算法．测试结果表明可以改善聚类效果．     

基于改进K均值聚类的银行客户分类算法

为了提高银行客户分类的正确率,使银行的收益最大化,提出一种基于改进K均值聚类的银行客户分类算法.算法定义了类间最大相似度均值(AMS),并根据该定义确定最佳聚类数.当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值小时,根据距离原则选择初始聚类中心;当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值大时,把该最小AMS值相匹配的聚类中心看作初始聚类中心.利用最佳聚类数和初始聚类中心实现银行客户的细分.仿真结果表明,提出的算法能够跳出局部最优,并提高客户分类的正确率.     

一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法

常用于径向基神经网络中心参数学习的K-均值聚类算法,易受初始参数选取的影响而收敛于局部极小值.将自动终止聚类判据的减聚类算法用于径向基网络的学习,可根据样本集确定径向基函数数目,且其计算量与数据点的数目与考虑问题的维数无关,很适合于人脸这种维数较高的模式.实验证明,应用这种算法训练径向基神经网络识别人脸,从识别精度到识别速度上都优于传统算法.     

实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇方法

分析了分簇无线传感网中的负载不均衡问题,提出了一种实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇算法. 根据网络模型计算出最优网络分簇数量,通过调整节点的通信半径来控制网络分簇的大小,以分布式周期性迭代的方法竞争选举簇头,形成合理的网络拓扑结构. 不同网络条件下的仿真实验证明,该算法能有效地均衡网络节点负载,从而降低节点能耗,延长网络生存时间,其性能优于典型的无线传感网分簇算法LEACH和HEED.     

基于流程时间矩阵的单元化制造系统设计

近几年来,单元化制造系统(CMS)作为一种由于能满足不同客户需求、缩短产品生产周期、提高企业的全球竞争力的先进制造组织模式而备受关注。本文提出了一种新的矩阵聚类方法（HERBAL）设计制造单元,并探讨了该方法与其它聚类方法如ROC、ROC2、DCA等方法在成组效率、成组功效等评价指标上的优劣,证明了该方法的可行性和高效率。同时该方法中的设备_零件矩阵（MCM）中的二元值元素,采用反映实际生产中的流程时间替代,可使聚类结果更符合实际的生产需求。     

基于遗传算法的可变加权FCM聚类方法改进研究

模糊C均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感.利用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行了确定,然后在FCM法中引入指标权重,并给出迭代公式和相应算法.实验结果表明,该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好.     

基于语义的Ontology聚类研究

提出了一种基于语义的Ontology相似性计算方法,该方法不仅考虑概念本身的相似性,还考虑了属性集合和相关概念集合的相似性,通过概念基本相似性极限控制属性集合相似性计算的范围,通过语义半径控制相关概念的范围.以基于语义的Ontology相似性方法计算Ontology聚类的相似性矩阵,采用凝聚层次聚类算法实现Ontology聚类.实验表明:基于语义的Ontology聚类能够获得满意的效果,在性能上优于使用oMAP相似性方法的Ontology聚类.     

k均值聚类的混合异构图像隐写分析

提出了一种基于k均值聚类的混合异构图像隐写分析算法. 在训练阶段,根据图像纹理复杂度对图像库
进行聚类,并针对每一类图像训练相应的分类器. 在测试阶段,根据测试图像的纹理复杂度对其进行类别判断,然
后送至相应类别的分类器中进行隐写检测,从而减弱了失配状态对现有隐写分析算法造成的影响. 实验结果表明,
该算法较好地提高了现有隐写分析算法的检测精度.     

用半监督聚类算法实现WEB文本挖掘

随着Internet网络的高速发展,海量的未标签文档和相对少量的已标签文档是当前Web文档的一个普遍情形,如何有效的利用少量的已标签文档去聚类海量的未标签文档,从而更好地获取有价值的信息,即半监督学习问题,已成为当前研究的热点.本文针对目前Web文本挖掘领域的无监督学习算法的检测率不高,而监督学习算法需要大量的标签数据又不易获得的问题,将半监督中的标签绑定技术与优化球形k-均值聚类算法相结合进行Web文本挖掘,并使用真实的测试数据对Web文本挖掘系统进行实验.结果表明本文方法对有价值文本具有较高检测率及较低的误报率,整体检测性能优于基于监督和无监督学习的Web文本挖掘算法.