基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.     

基于局部强化最小二乘回归分类法的人脸识别方法

为解决基于表示理论的分类法未考虑噪声样本对重构系数影响的不足,利用局部约束协同表示法改进最小二乘回归分类法,提出局部强化最小二乘回归分类法.该方法通过非负稀疏表示自适应选择近邻样本,并利用近邻样本的协同作用强化重构系数使得局部强化最小二乘回归分类法具有较好的鲁棒性和容噪性.该方法可以克服传统分类方法存在的过拟合问题.在4个人脸图像数据集上的实验结果表明该方法可以提高人脸识别准确率.     

分布式低秩张量子空间聚类算法

现有基于低秩表示的子空间聚类算法(LRR)无法有效地处理大规模数据,聚类正确率不高,以及分布式低秩子空间聚类算法(DFC-LRR)不能直接处理高维数据.为此,文中提出了一种基于张量和分布式方法的子空间聚类算法.该算法首先将高维数据视为张量,在数据的自表示中引入张量乘法,从而将LRR子空间聚类算法拓展到高维数据;然后采用分布式并行计算得到低秩表示的系数张量,并对系数张量的每个侧面切片稀疏化,得到稀疏相似度矩阵.在公开数据集Extended YaleB、COIL20和UCSD上与DFC-LRR的对比实验结果表明,文中算法能有效地提高聚类正确率,且分布式计算能明显降低算法的运行时间.     

投影自表示无监督极限学习机

无监督极限学习机在投影过程中保持原始高维空间中的稀疏或近邻结构,样本在高维空间中存在冗余信息,原始的数据结构不一定适应于投影后的低维特征空间.为此,结合无监督极限学习机和子空间聚类的自表示学习,提出投影自表示无监督极限学习机模型.该模型是面向聚类的特征提取方法,在投影过程中学习自表示子空间结构,从而使无监督极限学习机提取的特征自适应于聚类任务.在IRIS数据集、 6个基因表达和2个医学影像高维数据集上进行实验,结果表明该模型和算法是有效的.     

局部系数增强判别协同表示分类法

协同表示分类法(CRC)是一种基于表示理论的简单分类方法，它和它的许多扩展模型具有良好的分类性能.概率协同表示分类法(ProCRC)、判别稀疏表示分类法(DSRC)和判别协同表示分类法(DCRC)通过定义不同的判别信息项改进CRC.借鉴ProCRC、DSRC和DCRC,定义判别信息项增强表示系数的判别能力，基于近邻系数的相似性，定义局部系数强化项，增强近邻样本的协同表示能力，提出了局部系数增强判别协同表示分类法(LDCRC).在6个数据集上的实验表明LDCRC是有效的.     

一种改进的K近邻法在模式识别中的应用

针对传统K近邻法的缺陷,改进的K近邻法首先对训练样本进行聚类,将样本的特征空间划分成若干满足一定条件的小超球体,然后依据最近间隔值在这些小超球体内搜索待分类样本的K个近邻点.算法通过特征选取,选出反映样本模式重要信息的特征,从而确保了聚类的质量.同时K近邻算法中引入的最近间隔值,既确定了近邻点的搜索半径,又保障了搜索的准确性.通过实验证实,该方法不但节省时间,还有较高的识别率.     

一种改进的子空间聚类方法

目的:更好地揭示高维数据的子空间结构,提高子空间聚类性能。方法:对系数矩阵施加Frobenius范数约束,并使其与稀疏矩阵充分接近,建立新的子空间表示模型,利用系数矩阵构造相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到聚类结果。结果与结论:新模型能得到类间稀疏和类内聚集的系数矩阵,提高了聚类性能,且能快速实现。     

两阶段最小二乘回归子空间聚类方法

针对高维数据的非线性特性会降低最小二乘回归(LSR)子空间聚类的性能,提出两阶段LSR(TLSR)子空间聚类方法.该方法利用LSR的表示系数定义局部信息惩罚项,构造局部约束LSR方法.在8个数据集上的实验表明该方法适合高维数据的聚类.     

基于信息熵属性赋权的谱聚类算法研究

针对谱聚类算法在处理较大规模的样本时,在存储空间和计算时间上都存在瓶颈问题,文章分析了目前常见的两种解决方式,即基于稀疏化t近邻的谱聚类和基于Nystr9m矩阵低秩逼近的谱聚类方法.为了进一步提高这两种谱聚类算法的准确度,提出了采取基于信息熵属性赋权的欧式距离来计算样本间的相似度的方法.首先,计算样本各属性的权重;然后,计算样本间的相似度矩阵并应用到稀疏化t近邻的谱聚类和Nystr9m矩阵低秩逼近的谱聚类方法中;最后,在多个数据集上进行了验证.实验结果表明该方法在一些数据集上的聚类精确度要比原来谱聚类算法高,尤其在Pendigits数据集上,基于信息熵赋权的稀疏化t近邻谱聚类比稀疏化t近邻谱聚类方法精确度提高15.11%.     

基于深度嵌入聚类的ICU患者生理数据缺失插补

电子病历数据经常存在缺失,严重影响分析结果.基于MIMIC数据库中的重症监护单元(intensive care unit,ICU)患者数据研究缺失值插补,数据集由23组临床常用生理变量以及不存在缺失的5260例样本构成.提出了一种基于深度嵌入聚类的K近邻插值方法.该方法以深度嵌入聚类为核心,通过多次聚类构造样本邻近度矩阵,再选择缺失样本的K个近邻样本,以这些近邻样本的平均值填补缺失.与均值插补、中值插补、后验分布估算插补和条件均值插补相比,该方法插补后的结果与原数据相似度更高,且更好地保留了样本间的差异性.     

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。     

基于模糊聚类的多类簇归属电力实体行为异常检测算法

针对数字化主动电网中电力实体行为复杂化、攻击手段隐蔽化等问题,提出了一种基于模糊聚类的多类别归属异常检测算法。首先,对电力实体行为相似性的度量方式进行优化,并基于优化后的度量方法构建模糊聚类算法,通过多次迭代得到实体行为对应各类别的隶属度矩阵;其次,根据类别软划分隶属度矩阵,分别计算实体在各个类别内的近邻距离、近邻密度与近邻相对异常因子等参数;最后,分析实体在各类簇内的相对异常情况,判断该电力实体行为是否属于异常行为。结果表明,与LOF,K-Means和Random Forest算法相比,新方法具有更高的异常行为检出数量和更优的异常检测评价指标,解决了传统异常检测算法样本评价角度单一的问题,进一步提高了数字化主动电网抵御未知威胁的能力。     

应急辅助决策中案例表示与检索方法研究

针对突发事件发生后如何进行应急决策的问题,基于应急案例的层次结构提出了应急案例的XML表示方法,解决了异构应急案例的统一表示问题.在案例检索算法中,设计了一种基于结构相似度和属性相似度的双重案例检索算法,有效克服了传统最近邻算法中由于案例属性值缺失而无法进行案例相似性计算的缺陷.台风领域案例检索算法应用过程的实例说明了...     

二次近邻稀疏重构法及人脸识别

基于整个数据集的稀疏表示(sparse representation classification,SRC)用于人脸识别在很大程度上影响了运行效率.如何利用较少样本稀疏表示在保证计算效率的同时,识别率也有一定提升,尤其是面对光照、角度、姿态等非受控环境,目前仍是一个问题.考虑到协同表示(collaborative representation classification,CRC)基于l2范数稀疏求解的优势,为进一步提升CRC的整体分类性能,引入类内近邻,提出一种二次近邻稀疏重构表示法.该方法首先在原始训练集上选择各类训练样本中与待测样本距离相近的若干样本组成近邻样本集,并协同表示,接着分别用各类近邻样本重构待测样本,再次选择与待测样本相近的若干重构样本协同表示,最终实现模式分类.在ORL和FERET数据库上的仿真实验表明,相比现有的一些CRC算法,该方法在一定程度上缩短了运行时间,并使识别更精确.     

面向多类学习问题的核最近表面分类方法

虽然最邻近决策规则能很好地解决数据集的非线性和非平衡性问题,但其没有学习过程.在此基础上,提出了一种利用聚类方法来浓缩训练样本,再根据最近邻准则进行决策的方法——核最近表面分类方法.通过实验将其与几种常用的统计分类方法进行对比,结果表明,核最近表面分类方法具有决策速度快、存储空间需求小等优点,同时也能够很好地处理非平衡...     

一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法

在基于稀疏表示的人脸识别算法的基础上,利用切比雪夫矩在图像重建及抗噪声方面的良好性能,提出了一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法,对有无加性噪声干扰的人脸图像进行识别.给出了详细的数学推导过程和算法实现步骤,并通过实验对算法进行了验证.针对扩展的Yale B人脸库和AR人脸库的识别结果表明,当特征空间维数为496时,该算法在不同光照条件和不同表情条件下的识别率分别为98.33%和88.72%,在添加椒盐噪声后像素破坏比例小于60%的条件下识别率为100%.与基于随机脸的最近邻分类法、最近子空间分类法及传统SRC算法相比,该算法在抵抗图像的细节信息变化方面具有更好的鲁棒性.     

基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择算法

针对基于流形正则化自表示(MRSR)的无监督特征选择算法直接从原始的样本空间构造相似矩阵可能会 导致重构空间中样本的相似性描述得不够准确的问题,提出了基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择 (AMRSR)算法。 基于自适应流形正则化自表示的无监督特征选择算法在 MRSR 算法的基础上通过对相似矩阵施 加概率最近邻约束将相似矩阵的学习嵌入到优化过程中,在重构空间中自适应地学习样本的相似性,使得在每一 次迭代中获取更加精确的样本局部几何流形结构,从而选择具有代表性且保持局部几何流形结构的特征。 最后, 在四个公开数据集上进行了大量的对比实验,通过将算法的特征选择结果用于 K-means 聚类并采取两种常见的聚 类评价指标:聚类精确度和归一化互信息评价聚类效果。 实验结果表明,AMRSR 算法与现有的一些算法相比有更 高的聚类精确度和归一化互信息,进一步表明该算法特征选择效果更好。     

基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

空间数据库反向最近邻聚类方法

针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果, 导致空间数据分量失真, 存在聚类精度低、 耗时长的问题, 提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法. 首先, 通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解, 获得其距离特征修正值去除初始值的影响; 然后, 根据核主成分分析（KPCA）降维并结合降维后的距离特征反向结果, 利用反向最近邻聚类方法与扩展的部分失真搜索法相结合, 实现空间数据的聚类; 最后利用选定的聚类中心对数据集进行计算, 计算数据集第一维分量与聚类中心第一维分量之间的失真, 得到反向最近邻, 直至所有空间数据均找到所属类别, 最终完成空间数据库反向最近邻聚类. 实验结果表明, 该方法提高了空间数据的聚类精度, 减少了空间数据聚类所用时间.