基于自步学习的自适应半监督聚类算法

在半监督聚类算法中,通常利用有标签样本的指导来提高数据的聚类效果,但不同样本对聚类结果的重要性并未充分考虑。为了解决这一问题,该文提出了一种基于自步学习的自适应半监督聚类算法(ASSCSPL)。首先,在模型中引入自适应损失函数,可以通过调节自适应损失参数提高模型的鲁棒性;其次,在模型中引入自步学习机制,用来刻画不同样本对聚类结果的不同重要程度;最后,在标签传播阶段,所得算法能够很好地利用已有的监督信息,为无标签数据赋予相应的标签权重。数据实验表明,与现有优秀算法比较,所提算法可以达到更好的聚类效果。此外,实验结果也表明,所提算法能够有效地降低噪声对模型聚类性能的影响。     

一种基于密度的启发性群体智能聚类算法

提出一种基于密度的启发性群体智能聚类算法.针对以往群体智能聚类算法中分类错误率较高、算法运行时间较长等不足,提出记忆体方法和基于密度的先行(look ahead)策略.用人工数据集和真实数据集进行实验,将实验结果进行比较分析.分析结果表明,基于密度的启发性群体智能聚类算法能够得到令人满意的聚类结果,其分类错误率和运行时间明显小于其它聚类算法.     

基于成对约束的主动学习半监督聚类算法

半监督学习是近年来机器学习领域中的一个重要研究方向,其监督信息的质量对半监督聚类的结果影响很大,主动学习高质量的监督信息很有必要.提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,算法通过寻找聚类算法本身不能发现的成对约束监督信息,将其引入谱聚类算法,利用该监督信息来调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵.采用双向寻找的方法,将点与点间距离进行排序,使得学习器即使在接收到没有标记的数据时也能进行主动学习,实现了在较少的约束下可得到较好的聚类结果.同时,该算法降低了计算复杂度,并解决了聚类过程中成对约束的奇异问题.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,算法的性能好于相关对比算法,并优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.     

基于Relief算法的特征学习聚类

聚类作为数据挖掘常用工具之一,是按照事物间的相似性进行的一种无监督分类．然而传统的聚类方法较少考虑特征权值．为此,通过研究、分析Relief算法及其在聚类应用中存在的问题,提出了一种基于Relief算法的特征评价函数,并将此函数运用到特征学习聚类中,以解决特征权值取值不当对聚类产生的负面影响．     

基于Dignet无监督学习聚类算法的智能火灾探测

介绍了一种基于Dignet ANN无监督学习聚类算法和自适应模糊控制算法的智能火灾探测算法模型.详细阐述了算法模型的思想和实现,给出了环境模式阈值自适应的方法和简单的多类型火灾探测器探测数据融合的方法,较好地解决了环境阈值的自适应问题.在实验室条件下利用欧洲标准火对算法进行了检测,结果表明该智能算法可以有效地对火灾进行探测.     

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...     

基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法

研究了基于偶对约束的半监督模糊聚类,将马氏距离引入到半监督模糊聚类SCAPC(semi-supervised fuzzy clustering algorithm with pairwise constraints)中,获得了一种新的半监督模糊聚类目标函数,通过求解优化问题,提出了一种基于偶对约束和马氏距离的半监督模糊聚类算法M-SCAPC(Modified-SCAPC).针对选择的标准数据集和人工数据集,对提出的算法M-SCAPC进行了实验研究,并与FCM(fuzzy C-means)、AFCC(active fuzzy constrained clustering)和SCAPC算法的聚类性能进行了比较,表明了提出的算法M-SCAPC在收敛速度和正确率方面的有效性.     

数据挖掘中基于密度的聚类结构及算法设计

聚类分析是数据挖掘的主要技术之一。其中基于密度的聚类可以得到任意形状的聚类结果,从而可以观察到一个并发的、完整的聚类结构。对聚类、数据对象、簇的密度、基于密度的方法和OP TICS中的基本概念进行了描述,在此基础上,明确定义了簇的密度,建立了关于ζ的基于密度的簇、密度度量函数等概念,并设计了获得聚类结构的相应算法且对其进行了复杂性分析。     

半监督聚类中成对约束的主动学习

本文提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,探讨了主动学习的停止条件,在较少的约束下可得到较好的聚类结果.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,在该学习策略下,半监督聚类算法的性能好于对比算法;在停止条件下,每个数据集的聚类结果都是可接受的.     

改进的FCM半监督聚类算法

通过将类间分离度函数引入到模糊C-均值聚类算法中,结合半监督的思想,建立基于信息熵的半监督模糊C-均值聚类模型,并对该模型的求解过程进行推导,提出一种新的算法.为了验证算法的有效性,将该算法在UCI数据集上进行实验,实验结果表明,该算法比仅引入信息熵的模糊C-均值聚类方法聚类性能更好.     

基于分簇的无线传感器网络数据收集协议研究

为延长无线传感器网络(WSN)的寿命,在传统的典型分簇算法IEACH和EADEEG的基础上进行改进,提出了一种新的基于分簇结构的数据收集协议-IDCP(Improued Data Collectiou Protocot,IDCP),在簇首形成阶段和数据转发传递阶段分别提出了新的簇首形成算法和簇内数据转发算法.在簇首形成...