基于改进NSGA-Ⅲ的文本空间树聚类算法

构建倒排文本空间索引树(IR)分裂聚类多目标模型,对非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的求解过程进行改进,提出一种基于先验初始种群策略的非支配排序遗传算法(PIPS-NSGA-Ⅲ),使其更适应于倒排文本空间对象分裂聚类问题的求解.通过PIPS-NSGA-Ⅲ算法寻求对象最小包围矩形(MBR)之间的重叠与覆盖面积、对象群间平均距离以及语义相似度等目标的最优前端解.通过对比PIPS-NSGA-Ⅲ,NSGA-Ⅱ,NSGA-Ⅲ和SPEA-Ⅱ进化多目标算法,从对象分类时间、效率、查询时间和准确度等多个方面来评估算法的优劣.实验结果表明:PIPS-NSGA-Ⅲ算法对文本空间对象聚类分裂具有较高的效率;相对于简化传统R树(STR树)与R树空间索引结构,基于改进NSGA-Ⅲ文本空间索引的平均查询时间减少24.8%,平均准确度提高3.75%.     

用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态

针对环保设备多状态监测与识别问题,提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型.该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征,采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间,再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别.该算法模型避免了盲目分类,与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能.通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明,该算法具有98%以上的分类识别率.     

一种改进的基于R-树混合空间聚类算法

对基于空间聚类的R-树的空间数据库索引技术进行研究,提出了面向R-树的空间混合聚类算法的改进算法,而将改进后的算法与其他算法的性能进行对比,可以发现：改进后的算法比其他空间聚类算法具有更大的优势．     

基于Hyperlink聚类的网页分类研究

研究并提出了基于Hyperlink聚类的分类算法,它不需要分析Web文档内容,只根据Web图来聚类,算法性能比传统文本分类方法有很大提高,大大增强了网页分类的能力和效率,适合于海量网页分类,实验表明基于Hyperlink聚类的分类算法,应用于Web文档信息分类,比传统的文本分类方法更加有效。     

基于混合聚类算法的动态R-树

针对动态R-树是通过动态插入算法建立起来的, 其节点分裂算法的性能直接影响到R-树的性能和查询效率的问题, 为了使动态R-树适应多维复杂空间数据的要求, 提出一种用于实现R-树节点分裂的混合聚类算法（HCR）, 它建立在普通聚类算法的基础上, 并进行了一系列扩充. 针对空间对象的均匀分布与不均匀分布, HCR算法在实现R-树节点分裂时分别采用不同的聚类准则以提高其聚类效果和查询效率. 此外, 还将HCR算法与其他算法进行对比实验, 结果表明该算法具有较高的查询效率.     

改进的基于后缀树的Web搜索结果聚类算法

为提高Web 搜索精度和检准率, 在后缀树聚类算法基本模型的基础上, 提出了一种改进的基于后缀树的搜索结果聚类算法。将向量空间模型与后缀树聚类相结合, 改善了基类合并的效果, 综合基类节点对应文本数、短语包含词语长度、短语权重及是否包含查询词作为聚类标签的筛选条件, 改进了聚类标签的合理性和可读性。以搜狗语料库中的文本分类语料库为数据源进行的实验结果表明, 该方法在一定程度上提高了聚类结果的准确率。     

一种基于紧密蔓延树的形状区域数据聚类算法

从聚类数据特点出发,分析了现有的各种聚类算法的特点,提出一种基于密度分布的紧密蔓延树聚类(density spread tree clustering algorithm,DSTC)算法,该算法由构建紧密蔓延树和数据聚类两部分构成.在各种形状区域数据和交通标志图像数据上对DSTC算法进行了聚类能力验证,实验结果表明,DSTC算法能够聚类区分不同形状区域中的数据.     

基于属性分组的子空间聚类算法研究

针对分类数据,基于属性分组技术和多目标聚类质量函数,提出一种子空间聚类算法.该算法采用属性分组技术,将高相关属性划分到同属性组中,利用同组属性相关性度量属性权重值,构建属性软子空间;采用基于多目标的聚类质量函数,判断整体聚类效果,通过迭代优化簇集结构,达到最佳的数据划分状态.在人工合成数据集和UCI数据集上,实验验证了该算法的正确性、高效性和可靠性.     

基于子空间融合的多视图聚类算法

提出一种新颖的多视图子空间聚类算法,不再对包含各种噪声以及冗余信息的原始数据进行特征融合,而是通过对不同视图的低维子空间表示进行融合,得到一个公共的低维子空间表示.将这个子空间表示作为相似度矩阵进行谱聚类,以得到更优的聚类效果.在3个广泛使用的多视图基准数据集上进行了实验,实验结果证明了所提出算法的有效性.     

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.     

构建新包空间的多示例学习方法

针对已有神经网络方法采用示例决定标记从而导致多示例学习(MIL)中包结构信息丢失的问题,提出了一种新的RK_BP多示例学习方法.在示例空间,首先采用粗糙集对其进行属性约简;然后进行K均值聚类,利用聚类点构造新包空间;在新空间中,利用误差反向传播神经网络算法进行分类.在多个测试数据集上对算法进行测试,结果表明该算法可有效解决已有神经网络方法包结构信息丢失问题,明显提高分类性能.     

基于粒子群聚类算法的大坝安全监控模型

将粒子群算法与模糊聚类算法相结合,建立了基于粒子群聚类算法的大坝安全监控模型.该算法将分类矩阵作为粒子的编码形式,依据粒子的个体极值和全局极值,充分利用正反馈计算信息,自适应性地确定模糊分类矩阵和聚类中心.工程算例表明:粒子群聚类算法进一步提高了聚类算法的区间预报能力;对于高维优化问题,粒子的搜索过程比较复杂,该算法的收敛速度较慢.     

基于C-均值聚类的二层次人像聚类算法

提出一种基于C-均值聚类的二层次人像聚类算法,解决了传统硬聚类中由于每个数据只能属于某一类而使得处于类边界的数据在检索时结果准确度不高, 以及对高维大数据量数据分类时存在的模糊聚类时间和空间复杂性过大等问题. 该算法为大规模人像数据库检索提供了一种可行的分类方法, 使得分类后的人像数据在有效提高检索速度的同时保证了检索的准确度.     

一种基于层次树的高效密度聚类算法

基于密度的聚类算法具有挖掘任意形状聚类和处理"噪声"数据等优势,同时也存在时间消耗大、参数问题局限及输入顺序敏感等缺陷.为此,文章提出一种基于层次树的密度聚类算法DCHT(Density Clustering Based on Hierarchical Tree),以层次树描述子聚类信息,动态调整密度参数,基于密度探测树结构中相邻子聚类得到最终的聚类簇.理论分析和实验结果表明,该算法适用于大规模、高维数据,并具有动态调整参数和屏蔽输入顺序敏感性的优点.     

基于带约束K-means聚类的城市快递配送区域划分

快递配送区域划分是城市内快递网络优化的基础,客户的空间距离和基层站点的配送能力是配送区域划分的主要考虑因素.针对客户分布已知的快递配送区域划分,提出了考虑河流、公路等地理障碍和站点工作量的约束聚类算法.利用提出的"障碍距离",克服传统欧氏距离不能表征实际地理信息的缺陷,并设计BSP树快速实现点的可视化判断.在此基础上,利用约束聚类的思想对传统K-means算法进行改进,使其在考虑地理信息的同时,能够满足站点业务量约束.利用生成数据和实际数据分别对算法进行了数值实验.     

一种高维分类型数据的子空间聚类算法

子空间聚类是一种将搜索局部化在相关维上进行的聚类算法,它能有效地克服数据因维度过高引起的在全空间上聚类的困难.针对高维分类型数据,本文提出了一种自底向上的子空间层次聚类算法,该算法在全局范围内建立一个最相似线性表用来记录每个簇类与其最相似的簇类的相似度,在聚类过程中,选取最相似的簇类合并,并通过维护此线性表产生最相似的簇类.此算法在基于信息熵的意义上能够较准确地搜索簇类的子空间.通过Zoo和Soybean两个典型的分类型数据实验发现,相对于其它相关聚类算法,该算法在聚类的准确率和稳定性方面表现出较高的优越性.     

一种基于聚类分布的支持向量数据描述

在基于解决单类问题的支持向量数据描述算法基础上提出了基于聚类分布信息的c-SVDD算法.该算法对带野值的SVDD算法中的C值重新定义.通过增加核空间下测试样本的聚类分布信息。为每个样本定义一个特定的c值.c-SVDD算法适应于解决类别不平衡学习问题.该算法在保证少类样本高分类精度前提下,还有效提高了全样本的分类精度,更符合现实不平衡问题中对少类样本的处理要求.对UCI数据集和人工样本集进行实验.改进后的c-SVDD算法比带野值的SVDD算法AUC值平均提高0.14以上;比AdaBoost算法在正类查全率上平均提高40%,精确度也提高了至少5%.     

基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识.     

信息融合数据源的多粒度聚类与描述

信息融合数据源的聚类分析对于信息融合过程的算法管理具有重要意义。本文首先提出一种多粒度模糊聚类方法对采集的数据源样本进行聚类分析,得到样本的聚类树。在此基础上,提出一种基于熵增益率的多粒度连续属性离散化算法,将数据源属性离散化。最终得到聚类结果的特征描述,为今后的规则提取做好准备。实验表明：基于多粒度的数据源分析方法是有效的。     

面向主属性值的类标特征分析

为了提取一个类标区别于其他类标的本质特征,增强类标数据集的可解释性,提出了一种面向主属性值的类标特征分析方法.该方法首先建立了一种直观的面向主属性值的类标特征模型,然后设计了对应的类标特征抽取算法,最后给出了一种基于类标特征分析的分类算法.实验结果表明:所建立的类标特征模型能够直观、有效地描述类标数据集中各类标的特征,给出的类标特征抽取算法有较高的执行性能,提出的分类算法在针对类标较少的数据集时有较高的分类准确率.