基于谱聚类的词和文档的联合聚类

文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.     

基于MapReduce的大规模文本聚类并行化

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率,提出基于"互为最小相似度文本对"搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法;其次,基于"互为最小相似度文本对"搜索选择二分簇中心,提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法;最后,基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明:提出的聚类算法与原始二分K-means相比,在获得相当聚类效果的同时,具有明显效率优势;并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性.     

基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇,难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中,基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度,结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素,使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度,以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法,维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量.     

一种无线视频传感器网络的协同目标追踪算法

无线视频传感器网络由嵌入摄像感知装置的无线传感器节点组成。节点可以获得图像视频等更加直观的客观物理量,通过参数标定直接获取目标位置坐标,实现快速精准的目标定位。相比传统传感器网络, WCSN使得目标跟踪内容更加丰富。基于WCSN的特点,提出了运动趋势动态分簇目标追踪算法。该算法在网络中形成一个动态簇,根据目标的移动而动态更新簇内成员,选举新簇头对目标进行追踪,直到目标走出监测区域。仿真实验结果表明,WTDC算法较传统目标追踪方法计算简单、效率更高。     

基于均值漂移的舌体分割算法

本文针对舌体图像的特点,提出了一种基于均值漂移的舌体图像分割算法。该算法首先对输入图像进行平滑,可有效消除舌苔裂纹和色块噪声对舌体分割的干扰,然后根据空域和值域的邻近性原则进行聚类,根据聚类结果对舌体图像进行分割。实验结果表明,对不同的舌体图像进行分割,分割结果符合中医医师的诊断要求,对有噪声的图像,该方法也可较好地实现舌体分割。     

近景摄影测量标志中心的自动提取算法

提出了一种针对不定形状近景摄影测量标志中心的自动提取算法.结合近景摄影测量的工程实践,在控制信息预测的基础上实现自适应Canny算子提取标志边缘,利用边缘提取结果自动聚类的方法重建标志边缘.以北京故宫午门和武汉大学校园升旗台建筑测量工程为例说明该方法能够大大减少标志量测的工作量.     

浅谈在采煤方法评价中定权灰色聚类分析的应用

灰色聚类在采煤评价中具有重要的作用,不同地区的环境不同,采用的方式就完全不同,需要改进评价的技术指标,对定权灰色聚类进行分析。阐述了定权灰色聚类分析的概念,结合煤矿采煤评价的实例,探讨了定权灰色聚类分析在采煤方法评价中的应用。     

基于Innography专利检索的案例分析——以北京化工大学TIM教授为例

基于Innography专利分析软件,采用专利地图技术及聚类和气泡图方法,对北京化工大学TIM教授的专利进行了多角度分析,找出了TIM教授的研究热点（脂肪酶催化和微生物发酵合成）及其在该领域的国内外竞争力情况,进而对TIM教授的技术研发与创新策略给出了新建议。     

一种改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法基础上提出了一个改进的稀疏子空间聚类算法。首先,利用高维数据可以通过同一子空间的低维数据稀疏地表示这一理论,建立一个稀疏最优化模型,获得稀疏矩阵。然后把稀疏矩阵应用到一个正则化谱聚类算法中,从而有效地把数据聚类到子空间中。最后,该算法应用到一个视频序列中,对每个视频帧里的运动物体进行识别,并与现有的子空间聚类算法相比较。实验结果表明,该算法能够有效地识别运动物体,具有良好的实时性和有效性。     

基于最小二乘法的无监督支持向量机

将最小二乘支持向量机的思想引入无监督学习,提出一个最小二乘无监督支持向量机.首先假设超平面过样本中心点,再给出线性可分的条件构造目标函数和约束条件,从而得到一个线性规划问题去求解聚类问题.