一种动态时间弯曲距离的时延调控基因相似度量聚类方法

针对传统的基于距离/相关系数的相似性度量方法无法有效度量基因间的时延表达特性,为了更加准确地刻画基因间的共调控关系,提出一种基于动态时间弯曲距离(DTW)的相似性度量方法,并结合可指定类数的仿射传播聚类算法进行聚类.将该算法用于人工合成数据和真实的酵母基因数据集,实验结果表明,相对于其它经典聚类算法,本文所提算法能得到更好的聚类结果.     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

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.     

全粒度聚类算法

聚类分析是数据挖掘与知识发现领域的一个重要研究方向.多数聚类算法中相似性是其核心概念之一,对象之间的相似性会被直接或者间接的计算出来.传统的相似性度量方法多是基于单一的粒度去观察两个被测对象.在人类认知过程中,通常采用多粒度来更合理有效地进行问题求解.本文借鉴人类的这种多粒度认知机理,提出一种新的相似性学习方法,称作全粒度相似性度量方法,基于此发展了一种全粒度聚类算法.而全粒度相似性度量从各个角度观察被测对象,进而会得到两个对象间更加真实的相似度.从UCI数据集中选取5组数据进行实验,最后通过与两种传统的聚类方法比较验证了全粒度聚类算法的合理性与有效性.     

噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法

基于势能的快速凝聚层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。针对该算法无法有效处理含噪声的复杂流形数据的缺陷,提出噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法。通过势能递增曲线识别噪声点,在新定义的势能最大、最小2层数据上进行自动聚类,以确定类簇的大体框架,并在此基础上对整个数据集进行层次聚类。人工数据集上的实验表明,新算法可以有效处理噪声环境下复杂流形数据;真实数据集上的实验表明,新算法具有更优的聚类效果。     

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 Label Propagation,简称DPC-ML)。DPC-ML使用流形距离进行距离度量并形成流形距离矩阵,同时定义了一种局部密度,将流形距离与局部密度融合,让局部密度反映出一定的局部距离信息。实验数据表明该算法在处理不同形状,密度不均匀的类簇上有着良好的性能。而且通过绘制决策图发现在不同的人工数据集上的实验显示DPC-ML算法重新定义的局部密度对于类簇中心点的选择区分度更高。由于引入了新的参数邻近点数,故也探究了邻近点数对聚类结果的影响,发现在聚类指标在刚成为连通图时效果最好,进一步证明了流形距离可以对聚类结果性能有所提高。     

基因聚类分析中数据预处理方式和相似度的选择

聚类分析是基因表达数据分析研究的主要技术之一．选择恰当的数据预处理方式和相似性度量，是获得高质量聚类结果的前提．采用具有外部标准的基因表达数据集，分别以Pearson相关系数和Euclidean距离为相似度，以校正的Rand 指数比较了使用分层聚类、K-均值聚类和SOMs聚类算法对经过行标准化、列标准化和对数化处理后数据的基因聚类质量．结果表明：K-均值聚类和SOMs聚类质量显著优于分层聚类，SOMs聚类质量稍好于K-均值聚类．而且，分层聚类偏好于Pearson相关系数准则和行标准化处理，而应用K-均值聚类和SOMs算法时，则最好是对数据进行对数化处理、并以Euclidean距离为相似性度量准则．上述研究结论将为基因表达聚类分析的实施提供有价值的参考依据.     

一种改进的K均值聚类算法

针对传统K均值算法中采取的欧氏距离计算相似性的不足,提出一种新的相似性计算方法,并将这种方法与欧氏距离的度量方法进行了比较。在UC I基准数据集上的实验表明,该方法有更稳定的聚类结果,是一种比较有效的聚类度量方法。     

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.     

Isomap在基因表达谱数据聚类分析中的应用

基因表达谱数据的聚类分析对于研究基因功能和基因调控机制有重要意义。基于非线性降维算法等容特征映射 ,提出了一种新的大规模基因表达谱数据聚类算法 ,该方法改进了样本向量之间的距离度量 ,用测地距离代替传统的欧式距离 ,有助于挖掘高维数据内在的几何结构。将该算法应用于两个公开的基因表达数据集 ,并用一种新的评价方法Normalized Cut将聚类结果与其他聚类方法的结果进行了比较。结果表明 ,该文的聚类算法优于其他聚类算法 ,聚类结果具有明显的生物学意义 ,并能对数据的类别数作出较好的预测和评估     

基于黎曼流形的MIMO雷达目标检测方法

针对样本数少时不能用样本协方差代替统计协方差的问题,提出了一种基于黎曼流形的单基地MIMO ( Multiple-Input Multiple-Output) 雷达目标检测新方法。该方法利用拓普利兹-厄米特正定( THPD: Toeplitz- Hermitian Positive Definite) 矩阵会在信号空间形成黎曼流形的特点,通过burg 递推法分别生成单快拍下接收信 号和噪声的THPD 协方差矩阵,并计算噪声THPD 协方差矩阵的黎曼均值,将其与接收信号THPD 协方差矩阵 之间的黎曼距离作为检测统计量。该方法可增加黎曼流形上接收信号与噪声间的差异性。仿真结果表明, 与传统的基于欧几里得距离的检测方法相比,显著提高了低信噪比和单快拍下的目标检测性能。     

基于改进距离孤立点检测预处理的LTSA算法

局部切空间排列算法(LTSA)是一种有效的流形学习方法,但该算法对孤立点的存在非常敏感.本文提出了一种快速有效的数据预处理方法-基于改进距离的孤立点检测方法来降低孤立点对LTSA算法的影响.该方法通过改进距离来度量样本点之间的距离,降低了样本点分布不均给孤立点检测算法带来的影响.实验表明,该数据预处理方法能有效地提高LTSA算法的鲁棒性,可以更好的挖掘数据集的本征特性,具有更好的数据可视化效果.     

基于鉴别性i-vector局部距离保持映射的说话人识别

为了进一步提高i-vector说话人识别系统的性能,该文提出了一种鉴别性i-vector局部距离保持映射(discriminant i-vector local distance preserving projection,DIVLDPP)的流形学习算法。该算法以i-vector间的Euclid距离作为度量准则,并以最小化同类点间距离同时最大化异类近邻点间距离的鉴别性准则作为优化目标函数,利用求解广义特征值的方法,得到最终的投影映射矩阵。在美国国家标准技术局2008年说话人识别核心数据集上的实验结果表明:该算法可以明显提高目前i-vector说话人识别系统的性能。     

一种改进的LLE方法

局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,简称LLE)是一种较好的非线性降维方法,这种方法对于位于某种非线性流形上的数据的降维有着比较好的效果.但是这种方法对于其中一个重要参数——近邻个数,太过敏感.文章将另一种非线性降维方法Conformal-Isomap中的一种度量数据之间距离的方法引入到LLE方法中.经过实验发现,新引入的距离对于近邻个数的选择有比较好的效果,可以使得实验的结果对近邻个数的选择不那么敏感.     

利用测地线距离的改进谱聚类算法

针对往复式压缩机故障数据空间分布复杂、常规算法不能有效聚类的问题,提出了一种改进的谱聚类算法.该算法使用新的相似度矩阵计算方式,根据故障数据流形分布的特点引入测地线距离取代欧氏距离作为数据间的关系度量;通过计算各数据点的邻域密度因子有效地识别和剔除了噪声点;利用基于密度的局部欧氏距离调整方法对流形间隙过小的区域进行了处理.在几个人工数据集和往复式压缩机故障数据集上的测试结果表明,改进谱聚类算法对于具有流形分布、多尺度、有噪声、流形间隙过小甚至交叉等特点的数据具有很好的聚类能力,聚类准确率比常规的k-均值和MSCA谱聚类算法分别提高了50.86%和8.6%.     

基于非对称相似度的文本聚类方法

文本聚类具有数据稀疏性的特点,常见的聚类方法采用基于距离的相异度,为了增强文档的区分特征,提出一种基于非对称相似度的方法,来度量文档对象之间的关联。定义了文本对象之间的非对称相似度度量。利用文本非对称相似度矩阵的稀疏特性,采用强连通构件的划分方法对文本对象进行聚类分析。并通过迭代的方法形成聚类结果的概念层次。实验结果表明:非对称相似度比距离相异度具有更高的准确率和更少的执行时间,当聚类结果簇数目达到较小时,准确率提高约为20%。     

Fisher Z分布流形的几何结构

Fisher Z分布作为一个统计分布在实际中有广泛的应用。首先从信息几何的角度对该分布进行了分析,在分布的参数取其允许值时研究其全体所组成的流形几何结构;讨论了Fisher Z分布流形的对偶结构及其平坦性,进而给出了该流形的黎曼度量、α仿射联络和α曲率,并在该统计流形上定义了散度来衡量两点之间的距离;最后给出了Fisher Z分布流形在高一维欧氏空间中的一个图浸入。     

面向缺失像素图像集的修正拉普拉斯特征映射算法

针对缺失像素图像集,提出修正的拉普拉斯特征映射算法.该算法将缺失像素图像集看成向量集,利用向量之间的余弦相似度衡量缺失像素图像之间的距离,提出一种新的权值构造函数,并在多组标准测试数据集上进行实验.结果表明:修正的拉普拉斯特征映射算法可以很好地挖掘缺失像素图像数据集的内在流形结构,减弱缺失像素带来的不良影响.     

数据挖掘在电力负荷坏数据智能辨识与修正中的应用

负荷历史数据由于各种原因含有一定的坏数据,在进行高精度的电力负荷预测或系统分析前必须对历史数据进行预处理.本文采用基于加权核函数的模糊C均值聚类的改进算法-WKFCM,以核诱导距离的简单两项和替代欧氏距离作为聚类目标公式的不相似性测度函数,减小了计算复杂度.对数据进行聚类之后,采用收敛速度快、模式分类能力强的超圆神经元网络数据辨识模型,并对识别出的坏数据进行修正,实例证明本文提出的数据处理模型具有较好的效果.