R型变量聚类在提取体型因子中的应用

提出了利用R型变量聚类帮助提取体型因子，通过采用主分量、相关系数阵的聚类方法在SAS软件中对原始的人体部位变量进行聚类，从而简化问题。试验结果表明通过R型聚类可以方便地从原始的66个变量提取出8个方面的体型因子来描述人体体型特征。     

近邻系数协同强化人脸图像子空间聚类法

针对最小二乘回归子空间聚类法没有考虑近邻样本对求解表示系数的影响这一不足,提出近邻系数协同强化子空间聚类法.该方法利用近邻样本相似导致表示系数接近的思想定义近邻系数协同强化项.通过近邻样本的系数强化表示系数,从而得到更能反映样本相似度的相似矩阵,进而提高聚类准确率.在6个人脸图像数据集上的实验表明该方法是有效的.     

结合主元分析和系统聚类的丙烯腈反应器优化

为提高丙烯腈收率,在分析丙烯腈生产工艺的基础上,结合主元分析与系统聚类两种方法对丙烯腈硫化床反应器进行优化.利用主元分析进行变量选取,然后用系统聚类法进行分类并提取优类样本.在分类操作中通过选用不同的判据得到几组最优运行工况.比较发现类平均距离法、离差平方和法要优于其他方法.优化后丙烯腈平均收率提高了近0.7%,试验结果说明了该方法是很有效的.     

基于K均值算法的数据聚类和图像分割研究

K均值算法利用K个聚类的均值作为聚类中心,通过对比样本到各聚类中心的距离,将样本划分到距离最近的聚类中,从而实现样本的聚类.分析了K均值算法的基本原理和实现步骤,并将其应用于数据聚类和图像分割,取得了较好的聚类效果.最后,针对K均值算法的不足之处,提出了改进措施,提高了K均值算法的聚类性能.     

一种新的动态聚类算法在高职就业分析中的应用研究

为解决常用于就业数据信息分析的K-means算法中初始化聚类中心敏感和容易陷入局部最优值问题,提出了一种新的动态聚类算法.该算法首先利用最近邻聚类法获得初始聚类中心,然后利用小类对合并条件进行聚类合并,从而获得更优的聚类结果.以多个高职院校近几年的就业数据为样本信息,在数据预处理的基础上,运用提出的聚类方法进行了聚类实验分析,并挖掘出与就业质量相关的因素.最后的实验结果表明,文中提出的聚类方法聚类划分效果更优.     

基于样本对加权共协关系矩阵的聚类集成算法

聚类集成的目标是通过集成多个聚类结果来提高聚类算法的稳定性、鲁棒性以及精度.近些年,聚类集成受到了越来越多的关注.现有的集成聚类通常平等地对待所有基聚类,而不考虑它们的重要度.虽然学者们已经在这一方面做出了一些努力,例如使用加权策略来改进共协关系矩阵,但无论是给基聚类加权还是对类重要度评价时都忽略了样本对于其所在类贡献的差异.为此,提出了基于样本对加权共协关系矩阵的聚类集成算法,该算法利用k-means算法产生多个基聚类结果,然后对于其中的每个类再利用k-means算法产生多个小类,并计算去掉样本对所在的小类后类的不确定性变化的程度来评价该样本对的重要度,最后通过层次聚类算法得到聚类结果 .在六个UCI数据集上的实验结果表明,基于样本对加权共协关系矩阵的聚类集成算法的性能优于三种经典的基于共协关系矩阵的聚类集成算法.     

聚类回归分析在滚齿机热误差建模中的应用

利用聚类回归分析方法的基本原理,研究了温度传感器在滚齿机上的优化布置策略,并将温度测点从原先的11个减少到4个,完成了温度变量的优选.利用优选的温度变量,采用最小二乘法进行回归建模,得到热误差模型,并利用该模型在Y3150K型滚齿机上进行热误差补偿实验.结果表明,该建模方法不但增强了热误差建模的鲁棒性,提高了齿轮加工精度,而且节省了工作量与成本.     

基于模糊聚类方法的海工结构耐久性评估

考虑海工结构耐久性评估的模糊性特点,提出一种新的耐久性评估方法.基于模糊数学原理对待估样本进行聚类分析,利用MATLAB模糊工具箱实现对海工构件耐久性的模糊评估;建立样本对于类别的不确定性描述,给出每个样本隶属于某一聚类中心的模糊隶属度.结果表明:采用的模糊聚类方法避免了传统硬划分对构件耐久性评估的不合理性,符合客观实际;基于软划分的模糊c-均值聚类的MATLAB编程法避免了主观因素对评估结果的影响,可对多个样本及多个评价指标的待评估事物进行模糊聚类分析,评估结果形象且动态反映了样本的耐久性状况.     

半监督平面聚类算法设计

采用以平面为原型来拟合样本的思想设计学习机,已在机器学习和数据挖掘等领域引起广泛关注,然而,如何利用少量标记样本,兼顾平面原型特点实现聚类,鲜见报道.以kPC(k-Plane Clustering)为切入点,在有标样本极端少的情况下,设计了半监督型平面聚类算法semi-kPC.考虑到L1范数较L2范数更为鲁棒的事实,在已有工作L1kPC(L1 norm kPC)的基础上,提出基于L1范数的半监督聚类方法 semi-L1kPC.从每类仅有一个已标样本出发,在人工数据集和UCI数据集上的实验表明:(1)在XOR(Exclusive OR)问题上,平面型的聚类方法的聚类准确率均显著高于k-means算法,因为k-means无法利用平面特性;(2)在引入少量监督信息后,半监督型聚类方法 semi-kPC和semi-L1kPC比其他聚类方法的聚类准确率更高;(3)采用L1范数的semi-L1kPC比semi-kPC的鲁棒性更好.     

基于机器学习的汽油精制工艺操作方法优化

降低辛烷值损失是石化企业催化裂化汽油脱硫精制工艺过程中的重要目标之一。针对该工艺过程中控制变量维度高且存在非线性和强耦联性等问题，研究利用皮尔森、斯皮尔曼、最大信息系数三种方法，对操作变量进行相关性分析及特征降维，选取与辛烷值损失强相关的21个主要变量，建立了基于XGBoost辛烷值损失预测模型，交叉验证平均准确率达96.54%；然后，提出以硫含量不大于5 ug/g 为约束的工艺操作方法优化模型实现辛烷值损失最小，并通过遗传算法-聚类递归的方法进行求解，确定主要变量取值。以133号样本为例的模型可视化结果表明，所提出的优化模型可以在主要变量逐步调整过程中实现硫含量降至最低点，辛烷值损失接近最小。这既验证了模型的有效性和可移植性，也为汽油精制工艺提供了量化科学优化支撑。     

基于DBSCAN的自适应聚类算法的研究与实现

针对DBSCAN算法的不足,提出了一种基于DBSCAN的自适应聚类算法.通过引入对象密度迅速地找到数据集中的核心样本,并从核心样本出发进行统计学分析得到Eps与MinPts之间的函数关系及相关的Eps与MinPts参数值,并利用所获参数值进行自适应的聚类;采用若干个仿真和真实数据集进行实验,评估该算法的有效性和可靠性.实验结果表明,该算法对密度不均匀数值型数据集和符号型数据集均有较好表现.     

基于改进灰色聚类法的大气环境质量综合评价

针对灰色聚类法在环境质量评价中的不足,对其白化函数与权重确定方法进行了改进.指数型白化函数建立了样本值与各等级之间的对应关系,避免了零权重问题,修正聚类权法体现了各污染物在同一灰类之间的变化幅度.应用改进后的灰色聚类模型对福州市2004—2008年的环境空气质量进行评价.结果表明:改进后的灰色聚类法评价结果更为客观、准确.     

基于深度嵌入聚类的ICU患者生理数据缺失插补

电子病历数据经常存在缺失,严重影响分析结果.基于MIMIC数据库中的重症监护单元(intensive care unit,ICU)患者数据研究缺失值插补,数据集由23组临床常用生理变量以及不存在缺失的5260例样本构成.提出了一种基于深度嵌入聚类的K近邻插值方法.该方法以深度嵌入聚类为核心,通过多次聚类构造样本邻近度矩阵,再选择缺失样本的K个近邻样本,以这些近邻样本的平均值填补缺失.与均值插补、中值插补、后验分布估算插补和条件均值插补相比,该方法插补后的结果与原数据相似度更高,且更好地保留了样本间的差异性.     

模糊聚类迭代模型在洪水灾害度划分中应用

介绍了陈守煜的模糊聚类迭代模型.利用该模型的计算结果可对聚类样本作进一步的排序.即先求各个类对模糊划分的相对隶属度,以此相对隶属度为权重,根据各聚类样本对各类以相对隶属度加权,求得样本对模糊概念的类别特征值,并根据其大小对聚类样本进行排序.将其应用于"96.7"洪水灾害分析,较清晰地划分出了各受灾地受灾程度的轻重.     

基于高光谱技术的牛肉-猪肉掺假检测

利用高光谱技术建立一种牛肉-猪肉掺假的快速无损检测方法.通过对样本集进行划分、光谱预处理以及特征波长的选择,建立了全波长和选择波长的掺假定量检测模型.结果表明:基于基线校正光谱预处理所得的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型最优,其交叉验证决定系数R2CV=0.97、预测决定系数R2P=0.98,均方根误差RMSECV=5.20%、RMSEP=4.23%.此外,用回归系数法优选5个波长点作为特征波长进行建模,所得模型与全波长模型相比,具有变量少、结构简单、性能更优等优点.     

一种改进的蚁群聚类算法

针对现有蚁群聚类中将带聚类样本放于网格进行聚类的算法存在随机移动而延长聚类时间,及大数据集进行蚁群聚类时收敛速度慢的缺点,在蚁群进行聚类前增加数据预处理.利用两元素越相似属于同一类簇的可能性越大的思想,将样本集中的样本量缩小.研究了通过信息素进行聚类的蚁群聚类算法,使算法中的"蚂蚁"在一定指导下进行聚类,达到缩短时间的目的.最后通过实验验证了所提出算法的有效性和优越性.     

自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法

针对图形模糊聚类算法缺乏噪声抑制能力的不足,提出基于鲁棒距离的自适应图形模糊聚类分割算法.首先,将邻域像素灰度信息嵌入图形模糊聚类目标函数,得到鲁棒图形模糊聚类分割算法.然后,利用鲁棒距离代替鲁棒图形模糊聚类目标函数中的平方欧氏距离,并对该鲁棒聚类中正则因子采用当前样本与邻域信息均值之偏差进行自适应调节.最后,利用拉格朗日乘子法获得自适应鲁棒图形模糊聚类迭代表达式.灰度图像及其噪声干扰图像的分割测试结果表明:该分割算法相比图形模糊聚类算法、鲁棒图形模糊聚类算法以及现有的鲁棒模糊聚类算法等具有更强的分割能力和抑制噪声的能力.     

统计分析方法研究胆结石成因—因子分析和回归分析

本文利用红外光谱法测得的表征胆固醇型及胆色素型结石的11个特征峰的相对强度及等离子发射光谱法测出的16种无机元素的含量为变量,进行统计分析。对胆结石的成因进行了初步探索。R型因子分析及双重筛选逐步回归分析的结果都表明两类结石有不同的形成原因及相关的无机元素。     

基于聚类和协同标注的TSVM算法

针对数据集中类样本不均衡、样本标注代价大的问题,结合聚类算法、委员会投票思想和TSVM算法,提出一种基于聚类和协同标注的TSVM算法,该方法利用聚类算法进行子集划分,保证每个子集都包含良好的空间信息,对样本的标注采用多个分类器进行投票,提高标记准确率,减少错误的累积和传递,提高标注准确率,增强最后分类器的泛化性能.KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法对未知攻击有较高的检测准确率.     

一种基于半监督降维的聚类算法

半监督聚类通过利用少量有标号样本或成对约束等监督信息来提高聚类性能.在此提出一种新颖的基于半监督降维的聚类算法,首先用半监督降维方法对原始数据进行降维,然后在降维后的空间中进行半监督聚类.由于在降维和聚类两个阶段中都利用了监督信息,从而使得算法的聚类性能得到进一步提升.在UCI标准数据集、yale人脸库以及文本数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.