基于半监督的K-means聚类改进算法

针对原始K-means算法的一系列问题,提出一种基于半监督的K-means聚类改进算法,能够自动进行聚类,找出最优K值,并且最大限度地找出孤立点.首先根据样本集自身的特点,按照"类内尽可能相似"原则一步一步形成数据集,然后对数据集进行"去噪"与合并相似簇,最后,利用少量的标记信息指导和修正聚类结果.在UCI的多个数据集...     

无监督多尺度模糊聚类算法研究

针对模糊c均值聚类算法的一些不足之处提出了一种新的均值漂移聚类算法--无监督多尺度聚类算法.该算法不受初始化的影响,不用假定数据的聚类个数以及聚类中心的初始位置,能够利用模糊聚类的方法来获得硬的聚类划分,能够从不同的"划分尺度"揭示数据的聚类结构,并能自动的确定聚类个数.为了满足处理大数据集的需要,设计了快速无监督多尺度模糊聚类算法.通过实验证明无监督多尺度聚类算法在多数数据集上都表现良好且具有最好的总体聚类性能,并能成功揭示出数据的聚类结构.实验还证明快速无监督多尺度模糊聚类算法具有较快的速度和较高的识别精度且适用于大数据集.2个算法都取得了令人满意的实验结果.     

模糊C均值聚类算法的改进研究

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理...     

蜂胶超临界CO2萃取物GC指纹图谱及聚类分析

采用气相色谱法(GC)建立蜂胶超临界CO2萃取物(SEP)的指纹图谱,用于鉴别市售超临界CO2萃取的蜂胶类产品.研究发现来自9省份的16批蜂胶样品超临界CO2萃取物的GC图谱具有9个共有峰,其图谱信息构成蜂胶超临界CO2萃取物的指纹图谱,与所得对照图谱的相似度均大于0.8.方法学考察结果表明,精密性试验、重现性试验和稳...     

基于动态聚类算法的IRC僵尸网络检测

为了快速定位局域网中存在的僵尸网络,提高网络管理效率,通过对IRC僵尸网络运行机制的深入研究,结合经典数学定义在三层交换机上抓取流量并做预处理,按照流量数据的相同元素(源地址,目的地址)划分集合并得到三个向量(IRC命令、包速率和包大小)集合,基于改进的k- means动态聚类算法,合理定义时间滑动窗口,对数据集的三个...     

可调路径长度和簇系数的加权无标度网络模型研究

以无权的高簇系数的Holme和Kim(HK)模型为基础,联系实际网络所应该具备的权重,引进了一种动态的赋权机制,提出了一种更大范围可路径长度和调簇系数的加权无标度网络模型.分析和仿真表明:大范围可调路径长度和簇系数的加权无标度网络模型不仅继承了HK模型的高聚类效应和无标度特性,且它的调节手段更丰富,调节范围更大,实现了...     

煤自燃特征信息的模糊聚类与模式识别

研究煤自燃特征信息,确定煤自然发火预测指标,实现煤自燃的早期预报,对煤矿的安全生产具有重要的实际意义.根据煤样自燃发火过程模拟实验和程序升温实验,得出煤自燃特征温度段,依据多元信息融合技术,结合现场采集煤自然发火观测气体数据,应用模糊聚类的方法,提取煤自燃多项指标信息的特征,并采用模糊模式识别的方法,确定出煤自燃特征信息及其与特征温度段的对应关系,从而实现煤自燃状态的识别和早期预报.     

基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

研究移动物体时空轨迹局部关键地点时空相似的聚类问题.根据移动物体的运动状态提取轨迹中的有趣地点,利用最小包围盒技术对这些有趣地点进行描述,得到基于有趣地点压缩的轨迹表示形式;然后给出一个时空属性相结合的相似性度量公式,对压缩表示的轨迹进行相似性度量;基于这个相似性度量公式对轨迹进行聚类,聚类方法采用层次聚类法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地对移动物体时空轨迹进行聚类,由于采用了增量式的轨迹压缩方法,不仅提高了聚类的速度,而且还实现了增量式的轨迹聚类.     

基于改进Leader算法的Web存取模式的聚类

介绍了一种新颖的Web存取模式的聚类算法,该算法是一种结合粗糙理论和模糊理论的改进Leader算法,既体现了粗糙理论和模糊理论在处理含有不确定信息问题上的优势,同时使用了Leader算法进行聚类以提高算法的时间复杂度,从而在Web存取模式的聚类中的聚类的时间花费是令人接受的而且聚类结果是相对满意的。通过实例分析及实验结果,该算法是行之有效的。     

基于Boltzmann选择的人工蜂群KFCM算法

为提高算法的搜索效率、减少搜索过程中陷入局部最优的现象,将人工蜂群算法用于核模糊C-均值聚类,但在聚类数比较大和维度较高时效果不太好,为此引入Boltzmann选择机制代替轮盘赌的选择方式,并采用小区间生成法使初始群体均匀化,使得该算法的全局寻优能力更强,有效克服了KFCM算法易陷入局部最优的缺点.实验结果表明,对于聚...