基于已发现序列模式的序列聚类研究

文章研究了利用序列模式的挖掘结果对序列数据库进行再发现的问题,提出一种利用已发现序列模式对数据库中的数据序列进行聚类的方法SPSC.该方法利用发现的序列模式定义了数据序列之间相似度函数和数据序列分组的平均值,使得经典聚类方法k-means可以应用于序列型数据,实现了对包含相似模式的数据序列进行聚类;理论分析和实验表明,与已有的序列聚类方法相比,该文所提出的方法不仅可以得到更加优化的聚类,而且效率更高.     

基于异构融合和判别损失的图嵌入聚类

针对自动编码器仅对单个数据所包含的内容信息进行特征提取,忽略了数据之间结构信息的问题,提出一种基于异构融合和判别损失的深度图聚类网络.首先,将两个自动编码器获取的异质信息进行融合,解决了采用单一自动编码器提取特征时的信息丢失问题;其次,在聚类训练模块基于类内分布一致性设计判别损失函数,使模型可以端到端地训练,避免了两阶段训练方法中出现特征提取与聚类算法提前假设不匹配的情况;最后,在6个常用数据集上进行实验并验证了该方法的有效性.实验结果表明,与现有的大多数深度图聚类模型相比,该方法在非图数据集和图数据集上的聚类性能有明显提升.     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

一种基于改进辛几何模态分解的复合故障诊断方法

针对辛几何模态分解方法分析结果的不确定性,提出一种改进的辛几何模态分解方法.首先对原时间序列进行相空间变换,获得轨迹矩阵;然后通过辛几何相似变换求得特征值和对应的特征向量,并通过对角平均得到一系列的初始辛几何分量;最后采用层次聚类方法对初始辛几何分量进行自适应重组,进而得到最终的聚类辛几何分量.实验结果表明:改进的辛几何模态分解方法可以有效地对旋转机械复合故障信号进行特征提取,提高故障诊断的准确性.     

基于分数微分的时间序列相似性度量及其应用

时间序列的相似性度量是时间序列聚类、分类以及其他相关时间序列分析的基础.传统基于距离的相似性度量方法，忽视了时间序列可能存在的时间上的联系，而将时间序列看作一系列孤立点的集合.对于序列间可能存在的前后联系，基于分数阶微分的遗传特性和记忆特性，提出一种新的时间序列聚类的相似性度量.根据时间序列的分数阶微分计算新序列间的点距离，将其作为聚类算法的输入对时间序列进行聚类.仿真实验结果表明，与基于原始序列矢量距离的聚类结果相比，新的分数阶相似性度量方法表现更好.     

一种基于网格的层次聚类算法

传统的凝聚层次聚类算法的时间复杂度为O(n3),由于时间复杂度太高而无法应用到大的数据集.针对这一问题,提出了一种新的基于网格的层次聚类算法,先用基于网格的方法进行一次微聚类,然后再用凝聚的层次聚类算法进行聚类.在进行凝聚的层次聚类时,提出了一种新的簇间距离度量方法,该方法采用簇中权值最高的代表点的最小距离作为簇间的距离.理论分析和实验结果表明,基于网格的层次聚类算法比传统的凝聚层次算法具有更高的效率和正确性.     

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．     

基于k平面聚类的时序数据粒化和预测

设计了一种针对时间序列的k平面聚类算法,在时间维度和数值维度上同时对所有时序数据点进行聚类,从而将所有数据点划分到若干个不等长的时间窗口．在每个时间窗口上建立线性模糊信息粒子,最终得到原始时间序列的分段线性粒化表示．为便于采用模糊推理系统进行时间序列的预测,还定义了这些线性粒子的距离,从而构建了一种基于线性模糊信息粒子的预测方法．实验表明,所提出的预测方法可以有效地对具有伪周期的时间序列进行长期预测．      

基于广义线性模型的混合属性数据聚类方法

针对混合属性数据聚类难度高的问题,提出一种基于广义线性模型的混合属性数据聚类方法.首先,构建低阶多元广义线性模型处理海量数据聚类问题,考虑数据属性的时间特性,获取属性时间序列矩阵;然后,基于优化K-prototypes聚类方法处理混合属性数据时,考虑属性的时间序列矩阵;最后,在考虑样本同聚类中心距离基础上兼顾已知样本信息内容,采用优化方法计算数据相异度、样本与聚类集间距离,当聚类结果趋于平稳时终止运算,输出聚类结果.为验证基于广义线性模型的混合属性数据聚类方法的有效性展开实验分析.结果显示,该方法经过较少次迭代即可优化划分混合属性数据聚类集,聚类适应度值为0.88～0.94,适应度优,可准确体现样本间差异,是一种准确度高的混合属性数据聚类方法.     

基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法研究

随着图像检索系统的发展,现有的各种图像特征提取方法已不能很好的满足用户的需要.另外,合理组织和管理图像数据库已渐渐成为用户检索的关键所在.基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法融合了图像感兴趣区域及非感兴趣区域权重并由提取出的图像的颜色及纹理特征得到对应的特征向量.之后利用SOM聚类分析方法实现图像加权前后特征聚类,实验结果表明,该特征提取算法提取出的图像特征向量作为聚类输入不仅可以提高聚类准确率而且更适合对实际数据的聚类.