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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
针对待聚类的数据对象的对称性,提出了一种基于对称点距离的蚂蚁聚类算法.该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性,而是使用新的对称点距离来计算相似性.实验结果表明:与标准的蚂蚁聚类算法相比,该算法在处理带有对称性质的数据集时,可以更好的识别数据集的聚类数目和划分.  相似文献   

2.
针对距离计算对模糊C.均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)中心比较敏感的问题,文中提出了一种改进的模糊C.均值聚类算法(Minkowski Fuzzy C-Means,MFCM).MFCM算法采用距离指数可自动寻优的闵可夫斯基距离代替欧氏距离来计算样本集的相似度,以提高数据集的聚类准确率,减小平方误差总和.实验结果表明,Glass数据集、Balance-scale数据集和Vehicle数据集的聚类准确率分别由原来的42.52%、55.84%和45.86%提升到51.87%、62.56%和45.98%.此外,文章在开源数据挖掘Weka平台上实现了FCM和MFCM算法,弥补了Weka平台上集成少量聚类算法的不足.  相似文献   

3.
为了研究基于马氏距离模糊聚类算法的有效性,首先对比分析了基于数据集模糊划分与几何结构的模糊聚类有效性指标,确定了将紧致度、分离度与清晰度结合的有效性研究方向,然后针对基于马氏距离的模糊聚类提出新的度量标准,构造有效性指标,最后结合算法在真实数据集上进行实验,结果表明新指标能准确识别马氏距离模糊聚类算法在多维数据上的最佳聚类数目。  相似文献   

4.
通过研究基于距离的孤立点发现算法(Cell-Based),指出其存在的问题,提出了一种基于核映射空间距离的入侵检测算法.该算法通过检测孤立点的方法进行入侵检测,首先将样本通过核函数映射到高维特征空间,重新定义特征空间中的数据点之间的距离.然后经过初始聚类算法确定聚类数目和初始类中心,再通过迭代优化目标函数来实现数据点的再聚类,最终得到聚类中心,超出聚类中心点半径r外的点即为孤立点.试验结果表明,该算法能有效突出样本之间的差异,克服传统基于距离的孤立点发现算法易随参数变化而需调整单元结构的缺点,且具有更准确的检测率和较快的收敛速度.  相似文献   

5.
一种基于网格的层次聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

6.
陈雪芳 《科学技术与工程》2013,13(12):3297-3300
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。  相似文献   

7.
定义了一种新的基于马氏距离的半监督模糊聚类算法,并推导出它的迭代公式.该算法能够提高聚类算法的运行效率.在人工数据集和真实数据集上的实验结果验证了这种方法的有效性.提取了黄瓜叶片7个色调特征,Fisher降维之后进行半监督聚类分析.对于已标识类别属性的叶片,聚类结果与已知属性的一致率达100%,而对于未标识数据,一致率也达到96%以上.  相似文献   

8.
针对雷达辐射源信号参数严重混叠、聚类数目未知等问题,提出一种基于入侵性杂草优化模糊聚类的智能算法,该算法无需事先设定聚类数目,而是在整个数据集的属性空间内并行搜寻最佳的聚类数目和聚类中心,具有结构简单、鲁棒性好的特点。将此方法应用到雷达信号的分选当中,并与传统的K均值算法及AP聚类算法进行对比,实验结果验证了该算法的有效性。  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
针对可能性聚类对初始化参数设置依赖性较强的问题,提出一种基于中心自动融合的可能性聚类算法,并证明了算法中尺度因子的多尺度性质.该算法通过建立中心的相关性判定准则,根据数据自身分布特点动态调整聚类数目与结构,通过引入尺度参数实现对数据的多分辨率分析.与传统的模糊和可能性聚类算法相比,该算法摆脱了对聚类数目及初始化中心或隶属度矩阵设置的依赖性,易于控制.人造数据和真实数据实验结果表明,该算法能自动确定数据中不同尺度下的聚类结构,具有识别不同大小聚类结构的能力.  相似文献   

11.
基于网格密度和距离信息特征的聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
摘要: 提出的基于网格密度和距离信息特征的聚类方法(GDD)通过构建基于距离的跃迁函数将局域密度波动特征与距离分布信息联系在一起,根据计算出的跃迁函数值扩展和增长聚类簇,从而避免了多数基于网格和密度的聚类算法存在的单调性搜索聚类缺陷。结合具体的跃迁函数在不同测试集上的实验结果表明:GDD算法不仅能够发现任意形状的簇和对噪音数据不敏感,且具有线性于网格数目的时间复杂性,能够回避密度分布不均对聚类结果的影响,更适合于对大规模真实数据集的聚类。  相似文献   

12.
为了解决以欧氏距离作为相似性准则的传统模糊聚类算法对多维数据处理不利的问题,采用马氏距离代替欧氏距离,对基于马氏距离的模糊聚类算法进行优化研究,以增强基于马氏距离的模糊聚类算法的聚类效果和能力。通过构造启发式搜索与k-means算法结合的初始优化方法,利用可以自动调节最佳聚类数的有效性函数,提出了一种优化算法KM-FCM,并将此新算法与FCM,FCM-M,M-FCM聚类算法在3个标准数据集上进行了实验。结果表明,KM-FCM算法有效,聚类精度比FCM,FCM-M,M-FCM高,对高维数据聚类识别能力强,具有全局优化作用,并且聚类个数无需提前设定。新算法可为基于马氏距离的模糊聚类算法的优化提供参考。  相似文献   

13.
针对大型事务数据库中频繁集的多属性聚类问题,提出一种高效的频繁集聚类算法.以往聚类算法采用基于距离的计算方法,由于受到属性数据的制约,在频繁集挖掘中具有一定的限制.在属性聚类基础上,基于连接对频繁集进行聚类.在算法中先找出数据点的邻居和计算相似度,构造邻居矩阵;然后计算连接数目,确定邻居数目矩阵;最后通过设置判定函数和阈值确定聚类数.通过实验证明,算法能够不仅能有效地完成频繁集的多属性聚类问题,而且还可以进一步发现频繁集在某一层次的相关性.  相似文献   

14.
覆盖聚类算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
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。  相似文献   

15.
模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.  相似文献   

16.
针对异常模式挖掘中的情境离群点检测问题,提出一种基于图的检测方法.首先对数据实例构建一个实例图,然后采用一个滑动窗口穿越数据实例,对处于滑动窗口内的数据实例,计算结点之间的闵可夫斯基距离作为边权值,然后采用最小生成树聚类算法对实例图进行聚类,再采用第二个滑动窗口穿越数据实例,根据窗口内的数据实例是否属于主趋势聚类赋予不同的离群值评分,不属于主趋势聚类的数据实例被认为是潜在的离群点.仿真实验和实际数据分析表明该方法在一元序列数据检测中是切实可行的,该方法具有较好的适用性和扩展性.  相似文献   

17.
一种增量式文本软聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

18.
一种改进的凝聚层次聚类法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

19.
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.  相似文献   

20.
在聚类算法和特征向量维数确定的模式样本集中,各样本的每一维表示一个对应特征;鉴于此在基于层次算法的基础上,提出了一种基于概率的快速聚类算法;该算法先对各个特征进行分类,然后按照概率准则,每个向量先自成一类,将其对应概率最大的特征向量合并,减少类别数,直至达到要求为止;用UCI中的Iris和Wine数据集对该算法进行仿真实验,实验数据表明:用该算法进行聚类,能获得较好的聚类结果,说明算法具有一定的有效性.  相似文献   

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