δ-KCLR：基于优化初始簇的聚类算法及其应用

本文从优化初始簇入手,提出了改进的聚类算法,提高了信贷风险识别效率及准确率.主要工作包括：（1）实现基于信贷特色的申贷数据集标准化算法;（2）提出δ相似度度量概念;（3）提出基于δ-K means的信贷风险识别算法δ-KCLR（δ-K-means-risk analysis of the bank credit）算法;（4）实验表明在银行信贷业务分析中,采用δKCLR算法可以有效识别隐含在信贷业务中的信贷风险.用这一模型可指导或预测新增贷款人中是否存在贷款风险.     

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.     

基于空间向量模型的垃圾文本过滤方法

针对垃圾文本识别计算的需求特性,应用VSM文本聚类算法思想,综合现有TFIDF算法特点,提出一种基于VSM和改进的TFIDF特征项提取算法.本方法在对垃圾文本高聚类特征项权值进行放大的同时,有效减小由二类数据样本数量偏差对计算结果带来的影响,提高了垃圾文本过滤识别效率和准确率.为垃圾文本识别提供了一种新的改进算法选择.     

一种基于密度的分布式聚类算法

对基于密度的分布式聚类算法DBDC（density based distributed clustering）进行改进,提出了一种基于密度的分布式聚类算法DBDC＊.该算法在局部筛选代表点时结合贝叶斯信息准则BIC,得到少量精准反映局部站点数据分布的BIC核心点,有效降低了分布式聚类过程中的数据通信量,全局聚类时综合考虑了各站点数据的分布情况.实验结果表明,算法DBDC＊的效率优于DBDC,聚类效果好.     

一种面向医学短文本的自适应聚类方法

针对电子病历中疾病诊断文本同义词识别和命名标准化问题,提出了一种自适应的文本聚类方法.首先提出了一种新的基于集合的文本相似性度量算法;然后采用基于相似度分布的文本聚类算法实现同义文本识别,该算法能够自动确定类簇个数;最后采用基于序列模式的中心概念提取算法实现了疾病命名的标准化,同时对聚类簇进行合并和优化,进一步提升了聚类的准确性.测试结果表明,所述方法具有较高的准确率和聚类效率,在病历文本的预处理、分类和分析中具有广泛意义.     

基于高维特征聚类优化的随机森林算法研究

针对传统的随机森林算法（RF）在对高维特征数据集计算速度慢、聚类效果不佳的缺陷,提出了一种基于高维特征聚类的随机森林算法（HDFC-RF）,首先用传统RF方法对初始高维数据集聚类后,使用K均值聚类（KM）和模糊C-均值（FCM）结合,计算样本相似度,并对聚类特征划分族群,最后通过计算DBI指标,并与相关性阈值δ比较和排序,得到最终的高维特征序列。将HDFC-RF算法应用于高维特征数据集Colon Tumor,与传统的RF和FSRF算法比较。实验结果表明,HDFC-RF算法对于高维特征的数据集具有更好的聚类效果、训练速度也更快,具备良好的可行性。     

基于密度万有引力改进的引力峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法（DPC）中存在的截断距离难以确定、局部密度定义单一的问题，本文提出了一种基于密度万有引力改进的引力峰值聚类算法（DG-DPC算法）。该算法使用相互K近邻的方法对相似性度量和局部密度进行了重新定义，然后将引力参数引入到DPC算法中，并通过新的相对局部密度与引力参数的倒数作出决策图选取簇中心，对数据集中的点进行分配。仿真实验表明，DG-DPC算法对于人工合成数据集和UCI数据集都有效，且准确率相对于基于相对密度优化的密度峰值聚类算法（RE-DPC算法）、DPC算法、基于间隙自动中心检测的密度峰值聚类算法（GAP-DPC算法）分别平均提高了31.07%、21.60%、17.20%。     

基于Spark平台的K均值聚类算法的人力资源推荐

为了提高人力资源推荐系统的效率,提出一种基于Spark平台的K均值聚类算法来完成人力资源推荐;Spark平台在分布式系统所有节点的内存弹性分布式数据集中完成聚类迭代运算,以加快聚类速度;将K均值聚类算法与聚类簇思想相结合,以提高大规模数据样本聚类的效率,得到聚类结果后,采用动态推荐算法实现人力资源实时推荐。结果表明,Spark平台相比于单机在聚类计算效率方面更有优势,且所提出的算法比单机的K均值聚类算法的聚类速度和准确率均更优,在动态推荐性能方面也优于常用推荐算法。     

一种改进的聚类和孤立点检测算法

对基于距离的聚类及基于密度的孤立点检测方法进行了分析研究,提出了一种基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法DDBCOD.该算法根据距离和密度阈值对数据进行聚类,并发现数据中的孤立点.实验表明,该算法能够识别任意形状的聚类,对高维数据有效,能够很好地识别出孤立点.     

基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法

提出了一种基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法.该算法根据距离和密度阈值对数据进行聚类,同时发现数据中的孤立点.实验结果表明,该算法能够识别任意形状的聚类,对高维数据有效,能够很好的识别出孤立点.     

基于方差优化谱聚类的热点区域挖掘算法

为改善交通拥堵的情况,本文利用聚类分析方法对移动轨迹数据进行挖掘,识别居民出行的热点区域。传统的Ng-Jordan-Weiss （NJW）谱聚类算法常使用K-means聚类算法来实现最后的聚类操作,然而K-means聚类算法存在对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,影响对热点区域的挖掘结果。因此,本研究将方差优化初始中心的K-medoids聚类算法运用到谱聚类算法最后聚类阶段,提出基于方差优化谱聚类的热点区域挖掘算法（Hot Region Mining algorithm based on improved K-medoids Spectral Clustering,HRM-KSC）,然后在真实的轨迹数据集上进行试验。试验结果发现,HRM-KSC算法聚类结果的轮廓系数更高,表明HRM-KSC算法改善了NJW谱聚类算法,提高了聚类质量。     

基于聚类中心分离的模糊聚类模型

在模糊C-均值聚类（FCM）目标函数的基础上按聚类中心分离原则增加一个聚类中心分离项来扩展FCM算法,提出基于聚类中心分离的模糊聚类模型(FCM_CCS)。该模型可使聚类过程中的聚类中心之间距离扩大,从而得到更好的聚类效果。由于该模型和FCM一样对噪声敏感我们提出它的可能性聚类模型(PCM_CCS),最后进一步扩展成它的可能性模糊聚类模型(PFCM_CCS)。基于聚类中心分离的可能性模糊聚类模型在处理噪声数据和克服一致性聚类问题方面表现出良好的性能。对数据集的测试实验结果表明了提出的PFCM_CCS能同时产生模糊隶属度和典型值,使聚类中心间距扩大,同时具有更好的聚类准确率。     

一种改进地标点采样的不平衡数据聚类算法

对不平衡数据进行聚类分析时,K-means聚类方法可能会错误地将分布在较小区域类别中的样本划分到大区域类别中;谱聚类算法,虽然可以有效优化数据结构,并很好地识别不同形状的样本,但却难以处理大规模数据.针对这些问题,提出一种改进地标点采样的不平衡数据聚类算法.该算法首先对不平衡数据进行预聚类以获得初始类标签,然后基于数据密度对数据进行采样.在此基础上,通过对采样数据执行K-means聚类,并将聚类中心作为地标点,对数据进行谱聚类分析.实验结果显示,该方法在处理不平衡数据时,不仅能够有效提高样本的聚类准确率,而且能够保证聚类结果的稳定性和精度.     

基于核函数的层次聚类算法

层次聚类算法是运行复杂度较高的聚类算法,基于不相似性测度的层次聚类算法不适合稀疏高维数据.结合核函数特点,提出了一种基于核函数的层次聚类算法.利用该算法,对稀疏高维数据进行了层次聚类对比,实验结果表明,该算法提高了层次聚类的准确率.     

拉普拉斯矩阵在聚类中的应用

高维数据受冗余数据和噪声数据的影响,聚类效率和准确率低,基于拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量的特点,介绍了一种适用于高维数据的新的聚类中心选择算法,算法将拉普拉斯矩阵用于候选聚类中心选择前的数据降维处理,经过对数据进行降维处理,提高了候选聚类中心的准确性,增大了聚类准确率,扩大了聚类数据的种类范围.在10个包含不同数量样本、维度、类别数的数据集上进行了聚类分析,实验结果表明了基于拉普拉斯降维的新聚类中心选择方法的有效性.     

高维数据流的聚类离群点检测算法研究

针对基于聚类的离群点检测算法在处理高维数据流时效率和精确度低的问题,提出一种高维数据流的聚类离群点检测（CODHD-Stream）算法。该算法首先采用滑动窗口技术对数据流划分,然后通过属性约简算法对高维数据集降维;其次运用基于距离的信息熵过滤机制的 K-means 聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点。通过实验结果分析表明:该算法可以有效提高高维数据流中离群点检测的效率和准确度。     

字符图像识别的分布加权模板匹配方法研究

使用标准模板匹配识别算法对图像中的字符进行识别时,图像中的背景噪声会导致识别准确率较低.为了提高识别准确率,提出一种基于分布加权的模板匹配识别算法,在获取图像与模板在对应的各个像素点上的匹配情况后,根据点间距分别对匹配点和不匹配点进行聚类,将聚集在一起的点划分到同一个分组中,根据聚类结果对不同组内的点设置不同的权重值,再计算图像与各个模板的匹配度,将匹配度最高的模板代表的字符作为识别的结果.实验结果证明,此算法提高了对有背景噪声的字符图像进行识别的准确率.     

基于决策树算法的信贷风险评估模型

农村商业银行控制运营成本、提升经济效益的重要手段是信贷风险管理,但是银行每天都需要处理大量的信贷业务。本文针对农村商业银行信贷业务中风险较高等问题,设计了一种基于决策树算法的信贷风险评估模型。该模型具有较高的准确率,为银行信贷风险评估提供重要决策依据。     

医学图像体分割的特征聚类算法

为提高三维医学数据场的分割效率和准确率,本文利用特征聚类技术,提出了一种新的基于改进K-means聚类的三维医学数据场的体分割算法.根据医学数据的物理意义和医学特征分析,对数据场进行预处理,以加快后继处理速度;分析推导了基于改进K-means聚类的分割算法,并改进了算法采样技术,减少需要计算的像素数目以进一步提高处理速度.实验结果表明本算法不仅能够提高三维医学组织的聚类分割精度至96％,而且能够提高66％的模型处理速度.     

一种改进的毫米波雷达聚类算法

针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)的雷达自适应聚类算法.改进算法能够根据K近邻距离和目标反射截面自适应调整聚类半径.首先给出一种聚类半径根据K近邻距离动态调整的机制:目标第K个近邻的距离与阈值相比较,以确定阈值半径取值.再提取雷达提供的目标反射截面,基于该值计算目标假象半径作为聚类半径的补充量.实现根据目标反射截面与数据稀疏程度自适应聚类的效果.将改进算法与不同参数的DBSCAN聚类算法在真实雷达点云数据进行实验对比.相较于选取合适参数的DBSCAN算法,改进算法能够更好适应毫米波雷达点云特征,对行人目标识别准确率提高4.18％,对车辆目标识别准确率提高5.63％.