基于量子粒子群的带障碍约束的空间聚类

空间聚类是空间数据挖掘研究领域中一个重要的研究课题,而传统的空间聚类方法往往忽略障碍对聚类结果的影响。本文在量子粒子群算法的基础上,研究了障碍约束的处理方法,并提出一种基于量子粒子群的带障碍约束的空间聚类算法,实验结果表明,该算法不仅有效地克服了聚类算法极易陷入局部极小值和对初始值敏感的问题,而且聚类结果比忽略障碍的量子粒子群算法更符合实际情况。     

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。     

一种基于网格和距离阈值的空间数据流聚类算法

空间数据库中存储了海量的实时数据,常规的算法在数据挖掘过程中无法根据空间数据流的特征进行聚类.针对该问题,我们提出一种基于网格和距离阈值的空间数据流聚类算法,该算法分为离线和在线部分,为实时数据赋予时间相关的距离值,利用网格进行聚类.实验证明此算法对于空间数据流聚类具有理想的结果.     

改进的空间蚂蚁聚类算法

障碍约束下的空间聚类问题具有很强的实用价值,是空间数据挖掘中的一个重要研究课题.笔者讨论了带障碍约束的空间聚类问题,研究了一种基于蚂蚁算法的带障碍约束空间数据聚类分析方法,设计了一个带障碍约束的蚂蚁空间聚类算法.实验表明,该方法兼顾了局部收敛和全局收敛性能,考虑到了现实障碍物对聚类结果的影响,使聚类结果更具有实际意义.     

一种面向空间对象群的聚类算法

将空间对象按一定的空间关系分组,构成空间对象群,每个空间对象群包含类型多样、数量不等的空间对象.提出一种空间对象群的相异度计算方法,并提出空间对象群聚类算法SOGC.它将类型多样的空间数据集分层表示,计算空间对象群中对象在不同层上属性分布的隶属度,以此计算空间对象群的相异度.与一般的聚类算法不同,SOGC考虑了空间数据的复杂性和数据之间的联系.实验结果表明算法SOGC是有效的,对地理空间数据分析具有实用价值.     

一种新的子空间聚类算法

通过对数据空间进行网格划分并寻找稀疏区域来发现类的边界,提出了一种基于密度与网格的新的子空间聚类算法.该算法使用投影寻踪的搜索策略来发现存在于子空间内的类,同时运用基于竞争的修剪方式来有效地控制算法的计算复杂性.实验结果表明,所提算法在精度、时间复杂性等方面具有优良性能.     

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.     

一种基于密度的空间聚类算法

针对DBSCAN算法I／O开销和内存消耗大的缺陷,提出了基于层次合并的密度算法,基于密度的空间聚类算法可以有效地过滤噪声和孤立点数据,该算法在对于处理较大数据集上具有较大优势。     

一种新的子空间聚类算法

通过对数据空间进行网格划分并寻找稀疏区域来发现类的边界，提出了一种基于密度与网格的新的子空间聚类算法．该算法使用投影寻踪的搜索策略来发现存在于子空间内的类，同时运用基于竞争的修剪方式来有效地控制算法的计算复杂性．实验结果表明，所提算法在精度、时间复杂性等方面具有优良性能.     

一种鲁棒的子空间聚类算法

针对聚类分析常面临的维数灾难和噪声污染问题,将样本加权思想与子空间聚类算法相结合,提出了一种鲁棒的子空间聚类算法.该算法结合现有子空间聚类方法,为每个类簇计算一个反映各维度聚类贡献程度的权矢量,并利用该权矢量对各维度加权组合,得到各类簇所处的子空间.此外,算法还为每个样本分配一个反映离群程度的尺度参数,以区分正常样本和离群点在聚类过程中的地位,保证算法的鲁棒性.在二维数据集、高维数据集以及基因数据集上的对比实验结果表明,对于具有不同噪声比例的各种维度数据集,该算法均能取得较高的聚类精度,表现出较好的鲁棒性.     

基于全局空间相似性的模糊聚类算法

用传统模糊C均值聚类算法分割图像时,类内数据空间分布离散．针对这一问题,提出一种基于全局空间相似性模糊聚类算法．算法建立全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,分别计算图像中任意一点与聚类中心点的空间相似性和灰度相似性;通过调整参数来控制两种特征在节点间差异计算中所占的比重,增强了分割结果中类内数据样本空间分布的连续性．分别对3类具有不同特征的图像进行仿真实验,结果表明,与传统FCM算法相比,本文算法分割结果更加精确,更能满足用户的实际需要。     

基于土地规划的空间聚类算法

为了实现对空间复杂地理对象的聚类分析,引入了一种空间聚类算法,并将其应用于土地规划中.在具体的模拟试验中,利用该算法将相邻的并且符合选取条件的空间目标聚成一类,实现了能够发现任意形状并满足特定约束条件的聚类.     

一种基于相交关系的GML空间聚类算法

提出一种基于相交关系的GML空间聚类算法SCIR,该算法以GML数据作为数据源,计算空间对象的相交关系,针对空间对象的相交关系和非空间属性,定义了一种相似度度量方法,利用ROCK算法进行聚类.实验结果表明,算法SCIR能实现GML数据中基于相交关系的空间对象聚类,并具有较高的效率.     

求解具有时空约束的天车调度问题Memetic算法

天车调度是一个NP难的多机多任务调度问题.针对炼钢-精炼-连铸生产过程中的天车调度问题,考虑时间和空间约束,建立了以钢水等待时间最少为目标的天车调度模型.提出了改进的Memetic算法,设计了采用任务分配规则和冲突处理规则的个体解码方式、PPX交叉算子和局域搜索算子;用该算法对模型进行求解,并与遗传算法进行比较.对某钢厂炼钢-精炼-连铸生产过程的天车调度问题的测试表明:与遗传算法相比,用该算法求解的等待时间最多减少1667%,并具有很高的稳定性.     

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法

针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法.该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性.实验结果表明,对于添加5%Gauss噪声的图像,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM算法.     

基于滤波器的聚类算法

针对聚类分析精度和效率低的问题,设计了一种聚类算法FBCLUS.应用卷积定理和傅里叶变换,提出了频率滤波法来消除噪声的干扰;提出了单阈值、多阈值幅度滤波法消除噪声和提取不同密度的感兴趣区间;提出一个数学形态学算子提取聚类簇.实验表明:FBCLUS算法能够发现任意形状的聚类;速度快,计算复杂度为O(N);能够发现不同密度的聚类簇;抗噪声性能强;对网格大小有一定的适应性.FBCLUS算法有很高的聚类精度和效率.     

基于改进欧几里得聚类的激光雷达障碍物检测

针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.     

考虑空间格局的谱聚类算法及其应用

采用基于划分的空间聚类方法对地理要素进行聚类时,若仅考虑属性数据,得到与实际空间分布不相符的聚类结果。提出一种考虑空间对象属性特征和空间位置关系的谱聚类方法,首先,计算空间对象的局部离群指数,结合空间格局将样本中的异常点剔除,然后以空间临近为约束条件进行谱聚类分析。以包头地区土壤重金属形态数据为例进行聚类分析,分析结果表明:该方法能够克服谱聚类对初始聚类中心敏感的问题,既能反映属性特征数据的相似程度,又能反映对象的空间分布特性,对空间对象的聚类分析效果优于传统的谱聚类算法。