基于远近距离的说话人聚类算法

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。     

基于矢量量化的时序说话人聚类方法

针对传统分层聚类方法运算速度较慢的问题,提出一种基于矢量量化的时序说话人聚类方法。首先对各语音段的特征进行矢量量化得到各语音段的码本,然后采用贝叶斯信息判据计算各码本之间的距离,最后按时间先后顺序进行说话人聚类。采用会议和新闻语音数据进行测试,实验结果表明:会议语音的说话人聚类F值为73.47%,新闻语音的说话人聚类F值为80.00%;在处理速度方面,该方法比无矢量量化时序聚类方法提高了3.16倍,比传统分层聚类方法提高了53.31倍。     

电话语音的多说话人分割聚类研究

为了提高电话多人语音中提取的单人语音纯度,即多说话人分割聚类处理的性能,该文在传统的分步分割聚类算法机制上增加了重分割处理,提出逐级算法增强处理机制: 在分割部分,该文提出了一种基于Bayesian信息准则的分割算法,融合基于不同距离测度检测得出的分割点提高了分割点检测率;在聚类部分提出了基于BIC和交叉似然比准则(CLR)的分层聚类算法;在重分割部分引入和改进了进化隐Markov模型算法精化分割结果.该文在美国国家标准技术局(NIST) 1998年度多说话人识别数据库上进行实验,聚类后性能"类纯度"比传统算法提高了10%.     

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.     

一种基于网格的层次聚类算法

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.     

电话语音双人检测算法

为了提高两个说话人情况下电话语音双人检测的性能,提出了一种基于长时距离与短时距离之和的双人语音分段算法,并对分段过程中的聚类过程进行了改进。对于分段得到的语音采用基于GMM-UBM(Gaussian mixturemodel-universal background model,GMM-UBM)模型的说话人确认算法,构成一个电话语音双人检测系统。实验结果表明:在美国国家标准技术局1999年组织的年度说话人识别评测双人检测数据库上的检测等错误率为15.1%。该算法取得了良好的效果。     

面向稀疏数据集的聚类算法

在聚类过程中数据可能呈现稀疏性,如果仍用传统的欧式距离作为聚类指标,则聚类的质量和效率将会受到严重的影响。受到信息论中KL(Kullback-Leibler)散度的启发,采用基于KL散度的相似性度量方法,先描述数据的整体分布,进而对数据进行聚类。研究结果表明,最后通过实验验证本算法的有效性。这种方法可以利用簇中元素提供的信息来度量不同簇之间的相互关系,克传统欧式距离的缺点,提升算法准确度。     

基于特征向量子空间距离的MPC控制器性能诊断

针对当前MPC控制器性能评价方法无法定位性能下降源的问题,提出一种基于子空间距离聚类的控制器性能诊断新方法.新方法引入特征向量子空间描述各性能类别的特征,建立子空间距离来度量当前实时数据和已知类别数据的相似性,以距离为度量函数确定监控数据对应的类别,定位引起MPC控制器性能下降的原因.在Wood.Berry塔上的仿真结果验证了新方法的有效性.     

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

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.     

基于提高RNN算法聚类效果的研究

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.     

一种提高文本聚类算法质量的方法

针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法存在的主要问题,即忽略了词之间的语义信息、忽略了各维度之间的联系而导致文本的相似度计算不够精确,提出基于语义距离计算文档间相似度及两阶段聚类方案来提高文本聚类算法的质量.首先,从语义上分析文档,采用最近邻算法进行第一次聚类;其次,根据相似度权重,对类特征词进行优胜劣汰;然后进行类合并;最后,进行第二次聚类,解决最近邻算法对输入次序敏感的问题.实验结果表明,提出的方法在聚类精度和召回率上均有显著的提高,较好解决了基于VSM的文本聚类算法存在的问题.     

一种基于语义距离的高效文本聚类算法

摘　要：提出了一种基于语义进行文本聚类的新方法。该方法从语义上具体分析文档,利用文档具体语义计算文档间的相似度,使得文档聚类结果更合理。文本聚类主要采用最近邻聚类算法,并提出第二次聚类算法改进最近邻算法对输入次序敏感的问题。类特征词的选择上根据相似度权重优胜略汰类特征词,使得最后类特征词越来越逼近类的主题。实验结果表明本文所提出的算法在聚类精度和召回率上均优于基于VSM的K-Means聚类算法。     

古建筑图像的分割方法与应用研究

图像分割技术是数字图像处理中的关键技术之一。它能将图像中有意义的特征部分提取出来,这对古建筑图像进一步进行识别、分析和理解有着非常独特的作用。通过采用基于混合距离的双指数模糊C均值算法(HDDIFCM)的图像分割技术来对无锡古建筑灰度图像进行多组分割应用,以此证明这种图像分割方法的有效性。     

一种无需距离函数的数据聚类方法(英文)

数据发掘是人工智能和数据库研究的新兴领域 ,在很多领域有着卓有成效的应用。数据聚类或分割就是其中的一种重要的数据发掘应用。传统聚类方法存在的一个问题是要求分析人员定义距离函数 ,而距离函数并不是总能获得。在本文中 ,我们提出了一种新的无需距离函数的聚类方法     

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%.     

密度峰值聚类算法研究现状与分析

密度峰值聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,DPC)算法是一种新型的基于密度的聚类算法,通过选取自身密度高且距离其他更高密度点较远的样本点作为聚类中心,再根据样本间的局部密度和距离进行聚类。一方面,虽然DPC算法参数唯一、简单、高效,但是其截断距离的取值是按经验策略设定,而截断距离值选取不当会导致局部密度和距离计算错误;另一方面,聚类中心的选取采用人机交互模式,对聚类结果的主观影响较大。针对DPC算法的这些缺陷,目前的改进方向主要有3个：改进截断距离的取值方式、改进局部密度和距离的计算方式以及改进聚类中心的选取方式。通过这3个方向的改进,使得DPC过程自适应。本文对DPC算法的自适应密度峰值聚类算法的研究现状进行比较分析,对进一步的工作进行展望并给出今后的研究方向：将DPC算法与智能算法有机结合实现算法自适应,对于算法处理高维数据集的性能也需要进一步探索。     

K-均值算法中聚类个数优化问题研究

在传统的K-均值聚类算法中,聚类数K必须事先给定,然而,实际中K值很难被精确的确定,K值是否合理直接影响着K-均值算法的好坏。针对这个缺点,提出一种优化聚类数算法,根据聚类算法中类内相似度最大差异度最小和类间差异度最大相似度最小的基本原则,构建了距离评价函数F(S,K)作为最佳聚类数的检验函数,建立了相应的数学模型,并通过仿真实验进一步验证了新算法的有效性。     

基于马氏距离的模糊聚类优化算法——KM-FCM

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。