基于伪标签回归和流形正则化的无监督特征选择算法

无监督特征选择是无标签高维数据预处理过程中一种有效的数据降维技术，然而大多数无监督特征选择算法忽略了数据样本本身的类簇结构特性，选择具有低判别性信息的特征.基于此，提出一种基于伪标签回归和流形正则化的无监督特征选择算法.具体地，联合伪标签回归和最大化类间散度来保证算法在迭代过程中学习伪标签，同时，自适应学习数据样本之间的局部几何结构，获得更加精准的标签信息和结构信息，进而选择具有高判别性且能保持数据流形结构的特征.在四个公开数据集上的对比实验表明，提出算法的特征选择结果优于现有的一些无监督特征选择算法.     

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.     

基于无监督聚类算法的入侵检测

针对应用聚类方法检测入侵中参数人为指定的问题,提出了一种新的基于无监督的聚类算法.该方法不需要人为设置参数并且不受数据输入顺序的影响,聚类的形状是任意的,能够较真实地反映数据分布的具体性状.算法通过比较无类标训练集样本间的距离,根据距离最近的样本首先聚合成类的特性,在每一步聚类结束时,再次比较类间距离以及计算类内数据占总数据的比率来确定异常数据类.实验证明该算法处理未知入侵检测问题的检测率为89.5%,误报率为0.4%.     

一种基于流形距离核的谱聚类和量子聚类融合算法

谱聚类是一种基于图谱划分理论的聚类算法,本质上是将聚类问题转化为图的最优划分问题;量子聚类可以充分挖掘数据样本的内在信息,是一种基于划分的无监督聚类算法.为了充分发挥谱聚类算法和量子聚类算法的优势,本文提出了一种基于流形距离核的谱聚类和量子聚类融合算法(MFD-NJW-QC).首先,计算数据集的流形距离核矩阵,构造相应的拉普拉斯矩阵;其次,根据拉普拉斯矩阵的若干最大特征值对应的特征向量构造新数据集,并使用量子聚类算法对新构造的数据集进行聚类,从而得到原始数据的类标签;最后,基于7个人工数据集和5个UCI数据集验证MFD-NJW-QC算法的聚类性能.结果显示,MFD-NJW-QC算法能够明显提高聚类性能,尤其对于具有流形结构,且类簇大小不平衡、密度分布不均匀的数据集优势更为突出.     

一种基于距离的聚类和孤立点检测算法

提出了一种基于距离的聚类和孤立点检测算法(DBCOD),根据距离阈值对数据点进行聚类,在聚类过程中记录每个数据点的密度,并根据密度阈值确定数据点是否为孤立点.实验结果表明,该算法不仅能够对数据集进行正确的聚类,可以发现任意形状的聚类,算法执行效率优于DBSCAN,具有对噪音数据、数据输入顺序不敏感等优点,同时还能有效地进行孤立点检测.     

面向不完全标记数据流的集成分类算法

实际数据流中许多数据是无标签的,且其中隐含着不同类型的概念漂移。为此,本文提出了一种面向不完全标记数据流的集成分类算法,该算法利用K均值聚类算法标记无标签实例,利用Hoeffding Bounds不等式确定的双阈值检测概念漂移,同时动态地更新分类模型以适应数据流环境的变化。实验结果表明,本文提出的算法能够在类传播过程中具有较高标记正确率,又能从噪音中识别出不同类型的概念漂移。     

基于张量距离的高阶近邻传播聚类算法

近邻传播算法(AP)不需要事先指定聚类数目,在程序运行过程中,能够自动识别聚类中心及聚类数目。在同一批数据集上,AP算法聚类结果稳定,鲁棒性好。除此之外,AP聚类算法可以采用多种距离度量方式,聚类结果精确。针对近邻传播算法(AP)不能对异构数据进行聚类的问题,提出一种基于张量距离的高阶AP聚类算法。该算法首先利用张量表示异构数据对象,然后将张量距离引入AP聚类算法,用来度量异构数据对象在张量空间的相似度。张量距离的引入,不但能够度量异构数据对象在数值上的差异,同时能够度量异构数据对象在高阶空间中位置的差异性,有效的捕捉异构数据对象的分布特征。实验结果表示,提出的高阶AP算法能够有效的对异构数据对象进行聚类。     

基于相关性分析的多标签特征选择方法

针对现有大多数多标签特征选择算法未能有效去除特征空间冗余特征,同时也忽略了标签差异性的现状,提出一种基于相关性分析的多标签特征选择方法,利用特征之间的相关度对特征进行分组,解决了特征之间的相关性问题.根据样本所对应的标签属性对样本做一个正负类的聚类,对于正样本和负样本所构成的正类簇和负类簇单独确定其聚类个数,并计算原特征到正负类簇中各个类中心的距离,如此便产生了标签特定特征空间;将标签共享的特征空间和标签特定特征空间融合,考虑到多个标签之间的个性和关联性,解决了标签的差异性问题.实验测试表明,相较于现有的多标签特征选择算法,提出的基于相关性分析的多标签特征选择方法在各个分类指标上均有较优的表现,充分证明了该方法的有效性.     

基于互近邻相对距离的最小生成树聚类算法

针对互近邻距离的不足,提出了互近邻相对距离的概念,同时设计实现了一种新的最小生成树聚类算法.针对某些数据的不平衡问题,提出了兼容不平衡数据的最小生成树分割方法.算法设计简单,易于实现.实验结果表明,该算法能够聚类任意形状数据和兼容处理不均衡数据.对于具有良好几何形状的数据,该算法能够达到非常好的聚类效果,总体性能优于其他算法.     

融合流形距离与标签传播的改进密度峰值聚类

密度峰值算法依赖于欧式距离实现局部密度的选择,该算法在处理高维数据、存在密度不均匀的类簇的数据集上效果不是很理想.针对以上问题,提出一种融合流形距离与标签传播的改进密度峰值聚类算法(improved density peak clustering combining manifold distance and labe...