基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类算法

目前多数多视角聚类算法不考虑噪声问题,为了更有效地分析含有噪声数据的聚簇结构,提出了一种基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类(PCM-RMVC)算法,该算法同时利用多个视角空间中的特征信息,最小化每个视角空间中数据对象与聚簇中心的距离.推导出数据隶属度和每个视角权重的迭代更新规则,设计出聚类过程的迭代算法.实验表明:PCM-RMVC算法对噪声具有较强的鲁棒性,并且聚类效果优于五种有代表性的多视角聚类算法.     

面向科技管理的流数据聚类算法研究

介绍了科学管理流数据的流数据管理系统及根据BIRCH算法中聚类特征的概念,利用簇特征设计与实现了一种新的动态流数据聚类算法。这种新算法改善了基于滑动窗口流数据聚类的有效性以及空间和时间复杂度问题。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理滑动窗口流数据集,使聚类算法具有良好的可扩展性。     

一种基于k-prototype的多层次聚类改进算法

针对k-prototype算法在处理复杂的数据集时,常出现一些纯度不高的簇,影响了聚类质量的问题,提出一种基于k-prototype的多层次聚类改进算法,利用属性自动选择的方法将一些纯度不高的簇进行再聚类,以提高聚类质量.以UCI标准测试数据集进行实验,实验结果表明,该改进算法能够明显提高混合型数据集的聚类质量,并且在数据约简方面有良好表现.     

基于簇特征的文本增量聚类研究

提出了一种基于簇特征的文本增量聚类算法:充分利用简单、有效的k-means算法来进行初始聚类,并保留聚类后每个簇的簇中心、均值、方差、文档数、3阶中心矩和4阶中心矩作为该簇的簇特征,当出现新增数据时,利用初始簇的簇特征对新增数据进行聚类.在20newsgroups数据集上的实验结果表明:相比于对整个数据集进行重新聚类,该算法具有一定的优势.     

结合软约束的演化数据流模糊聚类算法

多源局部放电检测中,不同类型的局放信号同时存在且不断变化使得信号的分离更具挑战,而这种情况同样存在于许多数据流的聚类分析场景中。为了能够适应类簇内的不均匀密度和类簇间的重叠边界问题,同时对数据流的漂移和演化进行及时跟踪,提出了一种结合软约束的实时数据流模糊聚类算法。算法引入2种模糊性软约束来描述微簇距离和密度上的不确定度,通过阈值划分出核心微簇、边界微簇和离群微簇;在类簇边缘使用模糊隶属度,给予微簇分属不同类簇的可能性,保证类簇的完整性并提高聚类效果;使用两阶段的流程结构和2种时间窗口模型,赋予算法具有对可变化数据流的适应能力和更低的时间空间占用率。在多种数据集上的实验表明,该算法相比同类型算法在聚类效果上提升了1%~3%,且平均运行时间缩短5%~20%,在实际硬件平台的测试中也验证了算法的聚类分离性能。     

近邻密度分布优化样本分配的改进DPC聚类算法

DPC算法是一种能够自动确定类簇数和类簇中心的新型密度聚类算法,但在样本分配策略上存在聚类质量不稳定的缺陷.其改进算法KNN-DPC虽然具有较好的聚类效果,但效率不高而影响实用.针对以上问题,文中提出了一种近邻密度分布优化的DPC算法.该算法在DPC算法搜索和发现样本的初始类簇中心的基础上,基于样本的密度分布采用两种样本类簇分配策略,依次将各样本分配到相应的类簇.理论分析和在经典人工数据集以及UCI真实数据集上的实验结果表明:文中提出的聚类算法能快速确定任意形状数据的类簇中心和有效地进行样本类簇分配;与DPC算法和KNN-DPC算法相比,文中算法在聚类效果与时间性能上有更好的平衡,聚类稳定性高,可适用于大规模数据集的自适应聚类分析.     

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.     

一种基于密度和网格的高效聚类算法(英文)

聚类已成为数据挖掘的主要方法之一,能够帮助人们在大量的数据中发现隐藏信息。目前最具典型的密度聚类算法是DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise),它能够在空间数据库中很好地发现任意形状的簇并有效地处理噪声,但是它的计算复杂度相对较大。因此,采用划分数据集和聚簇合并方法,提出了一种基于密度和网格的高效聚类算法DGCA,并通过人工合成数据集和真实数据集对该聚类算法进行理论验证。实验结果表明该算法在效率性能和质量方面比DBSCAN都得到了提高。     

一种基于密度和网格的高效聚类算法

聚类已成为数据挖掘的主要方法之一,能够帮助人们在大量的数据中发现隐藏信息.目前最具典型的密度聚类算法是DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise),它能够在空间数据库中很好地发现任意形状的簇并有效地处理噪声,但是它的计算复杂度相对较大.因此,采用划分数据集和聚簇合并方法,提出了一种基于密度和网格的高效聚类算法DGCA,并通过人工合成数据集和真实数据集对该聚类算法进行理论验证.实验结果表明该算法在效率性能和质量方面比DBSCAN都得到了提高.     

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...     

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.     

基于词嵌入特性聚类的文本主题挖掘

数据聚类是常用的无监督学习方法,通过词嵌入聚类能够挖掘文本主题,但现有研究大多数采用常规聚类算法挖掘词嵌入的簇类,缺少基于词嵌入特性设计实现词嵌入聚类的主题挖掘算法.该文从语言模型通过建模词间相关信息来使相关及语义相似词的嵌入表示聚集在一起的特点出发,设计词嵌入聚类算法.该算法首先计算中心词的簇类号,然后使该簇中心嵌入和相邻词嵌入的相似性增强,同时使其与负样本词嵌入远离,学习文本集词嵌入的簇类结构,并将其应用于文本主题挖掘.在3种公开数据集上的实验表明:该算法在一些模型的词嵌入结果上能够挖掘出一致性和多样性更好的主题结果.     

一种改进的DBSCAN算法

聚类技术是数据挖掘中的一项重要技术,它能够根据数据自身的特点将集中的数据划分为簇.DBSCAN是一种经典的基于密度的聚类算法,能发现任意数量和形状的簇,但需设置Eps和MinPts参数,且聚类效果对参数敏感.提出一种改进的DBSCAN算法,该算法采用自适应的Eps参数使得DBSCAN算法能对具有不同密度的簇的数据集进行聚类.仿真实验结果验证了所提算法的有效性.     

基于PAM和簇阈值的改进K-Means聚类算法

为了弥补K-Means算法对孤立点数据敏感的缺陷,提高K-Means算法对包含孤立点数据集的聚类效果,在深入研究K-Means算法的基础上,提出了基于PAM和簇阈值的改进K-Means聚类算法。该算法首先对待聚类数据进行抽样,然后利用PAM算法获取样本数据的聚类中心,以样本数据的聚类中心作为KMeans算法的初始聚类中心。在聚类迭代过程中动态计算各簇阈值,利用簇阈值准确地过滤孤立点数据。实验结果表明,本文提出的算法不仅聚类时间短,而且具有较高的聚类准确率。     

基于图像处理的三支聚类

将数字图像处理中模糊锐化算子与三支聚类进行结合，提出了一种基于图像处理的三支聚类算法。该算法通过逆多元二次核函数将数据集的密度量化为灰度值，对数据总体采用模糊与锐化操作，提取锐化后灰度值较高的数据区域，将低密度区域从原始数据中删除。对灰度值较高的数据采用传统的聚类算法得到不同的类簇，然后对每个类簇利用图像模糊算子得到类簇的核心域，锐化算子得到类簇数据边界域，从而获得每个类簇的三支表示。试验采用不同的UCI数据集，通过比较聚类指标Adjusted Rand Index(ARI),Normalized Mutual Information(NMI)和Adjusted Mutual Information(AMI),验证了该聚类算法的有效性。     

低秩张量分解的多视角谱聚类算法

针对传统多视角学习算法只关注从多视角中提取共享信息而忽略了各视角的特有信息和高阶关联的问题,提出了一种基于截断核范数的低秩张量分解的多视角谱聚类算法。计算各视角的样本相似度矩阵和转移概率矩阵,构建一个包含各视角马尔可夫转移概率矩阵的张量,从而保留各个视角的信息。采用基于张量奇异值分解的截断核范数约束目标张量的秩。通过最小化张量截断核范数,学习到一个既包含各个视角共享信息又具有高阶关联的张量。利用迭代最优化算法求解目标函数,将求得的目标张量输入谱聚类算法得到聚类结果。在4个不同类型数据集上进行实验并与传统聚类算法进行了对比,结果表明:所提算法在4个数据集上的标准互信息度量值比标准谱聚类算法的分别提高了7.9%、24.9%、29.5%、8.1%,比LT-MSC算法的分别提高了3.4%、18.1%、17.6%、6.6%。通过对非负平衡参数在0.000 1～100之间的测试发现,所提算法表现基本稳定,在非负平衡参数取0.1～1之间表现良好。与传统多视角聚类算法相比,所提算法可有效增强各视角之间的互补性和高阶关联,并且具有良好的准确性和鲁棒性。     

一种基于边界识别的聚类算法

针对基于密度的聚类算法由高密度区到低密度区的处理顺序所带来的不能识别低密度对象类别的缺陷,通过对聚类过程中可能存在的边界识别进行讨论,提出了一种基于边界识别的聚类算法.该算法的思想是：同簇优先权高于密度优先权,即在选择下一个对象进行聚类时,在已聚类的对象中优先选择同一簇的对象,当对象沿某一方向扩展到达簇边界时停止扩展,转而向其他方向扩展,这种处理顺序能使得类别最大化.通过分析簇边界的密度变化特征,建立了边界识别准则,并根据该准则对数据进行聚类.通过在合成数据和美国加州大学提供的知识挖掘数据库数据集上的实验结果表明,所提算法能有效地处理低密度区域的数据,与识别聚类结构的对象排序算法相比,聚类效果可提高4%左右,而时间性能相当.     

基于分形维度的聚类算法研究

给出一种将网格技术、密度技术与分形理论的自相似性结合起来的一种有效聚类算法,利用分形维度变化最小同时是相似程度最大的特点来划分数据集从而得出聚类结果.实验表明该算法可以快速有效的处理多维大型数据集,识别出任意形状簇的个数,而且可以从数据集中挖掘出一些有用的分布信息.     

一种最大化模块度的可重叠联合聚类算法

针对许多现实数据集不仅包含行列簇之间的大量重叠,还包含不属于任何簇的异常值,提出了一种最大化模块度的可重叠的联合聚类方法(OMMCC),即行簇和列簇都允许重叠,并且数据矩阵的行列离群值都不分配给任何簇。具体的,设计了统一框架将数据的非穷尽与可重叠的约束加入目标函数,通过使用迭代交替优化过程直接最大化模块度,高效地获得更好的块对角非穷尽可重叠联合聚类,且重叠程度和非穷尽程度的参数易于理解。实验结果表明,本文方法非常有效、稳定并且优于其他联合聚类算法。     

噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法

基于势能的快速凝聚层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。针对该算法无法有效处理含噪声的复杂流形数据的缺陷,提出噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法。通过势能递增曲线识别噪声点,在新定义的势能最大、最小2层数据上进行自动聚类,以确定类簇的大体框架,并在此基础上对整个数据集进行层次聚类。人工数据集上的实验表明,新算法可以有效处理噪声环境下复杂流形数据;真实数据集上的实验表明,新算法具有更优的聚类效果。