半监督局部线性嵌入算法在人脸识别中的应用

提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于半监督局部线性嵌入(Semi-Supervised Locally Linear Embedding,SSLLE)的人脸图像识别方法。针对局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法非监督学习的缺陷,引入半监督思想,在构造邻域的时候利用部分样本的标签信息来重新调整距离矩阵;使用调整后的距离矩阵进行线性重建从而实现数据降维。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,能有效的提高人脸识别的性能。     

基于局部结构保持的高维数据半监督深度嵌入聚类算法

聚类是机器学习和数据挖掘中的重要课题。近年来,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在各种聚类任务中受到广泛关注。特别是半监督聚类,在大量无监督数据中仅引入少量先验信息即可显著提高聚类性能。然而,这些聚类方法忽略了定义的聚类损失可能破坏特征空间,从而导致非代表性的无意义特征。针对现有半监督深度聚类的特征学习过程中局部结构保持有所欠缺的问题,本文提出一种改进的半监督深度嵌入聚类(Improved Semi-supervised Deep Embedded Clustering,ISDEC)算法,采用欠完备自动编码器在特征表达学习的同时,保持数据的内在局部结构;通过综合聚类损失、成对约束损失和重构损失,对聚类标签分配和特征表达进行联合优化。在包括基因数据在内的若干高维数据集上的实验结果表明,本方法的聚类性能比现有方法更好。     

采用仿射传播的聚类集成算法

针对K均值聚类随机初始聚类中心导致的聚类结果不稳定问题,提出一种基于仿射传播的聚类集成算法.该算法把每个聚类集成的成员个体结果看成是原始数据的一个属性,然后在其基础上对聚类成员个体的聚类结果进行加权集成,集成算法采用简单高效的仿射传播聚类,并且提出了直接集成、利用平均规范化互信息(NMI)和聚类有效性Silhouette指标进行加权集成.最后,运用Hungarian算法对仿射传播聚类集成的结果进行类别标签的统一和匹配.在加州大学尔湾分校数据集上进行了实验,结果表明,与集成前的K均值聚类及其他聚类集成算法相比,该算法能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性,建立起来的聚类集成算法具有良好的扩展性和灵活性,而且简单有效.     

基于半监督学习的核信任力传播聚类算法

文中提出一种半监督核信任力传播聚类算法(SSKAPC).SSKAPC在对样本聚类的过程中,引入先验知识提高聚类性能;同时该算法将样本映射到高维空间进行聚类.人工数据和真实世界数据的实验表明,SSKAPC算法能大幅度提高聚类的准确性.     

一种基于仿射传播的增强型流聚类算法

针对目前流聚类算法无法有效处理数据流离群点的检测和处理,以及增量式数据流聚类效率较低等问题,提出了一种基于密度度量的异常检测、删除的增强型仿射传播流聚类算法。在仿射传播流聚类算法的基础上,所提算法通过引进异常检测和删除机制改善了异常点对聚类精度、聚类效率的影响。利用仿射传播聚类实现在线数据流的聚类过程,同时检测数据漂移现象,即数据流分布特征随时间发生变化,并采用基于密度度量的局部异常因子检测技术(LOF)对储备池数据进行异常检测和删除处理,通过对当前类簇和处理过的储备池数据重聚类来重建动态数据流模型。在真实网络数据(KDD’99)上进行了实验,结果表明,所提算法不仅减少了重聚类构建动态模型的次数,改善了聚类效率,而且在同时考虑聚类精度、纯度和熵3种聚类评价标准下,均优于传统的仿射传播流聚类算法。     

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...     

有监督的核局部线性嵌入算法

核局部线性嵌入法是一个优异的流形学习方法,对于非线性高维数据的降维问题,具有较好的效果。但是算法本身是一个无监督学习方法,对于模式分类等有监督学习问题效果不是很好。通过分析监督学习问题的机理,提出了一种有监督的核函数局部线性嵌入算法,数值实验证明算法对于有监督学习问题,具有较好的效果。     

基于局部线性嵌入的时间序列聚类

时间序列聚类是时间序列数据挖掘中重要的研究内容之一。由于时间序列的维数比较大,直接对时间序列原始数据进行聚类性能不理想,如何有效的对时间序列进行维数约简,并且保持原数据集本质特征,是本论文的主要研究点。首先使用局部线性嵌入(LLE)对时间序列样本维数约简,在低维空间对维数约简后的数据进行聚类,然后将它的聚类性能与已有方法如主成分分析(PCA)、分段聚合近似(PAA)进行比较。实验表明,使用LLE更能提高聚类性能。     

一种半监督模糊聚类算法的研究

为了提高对未知样本的使用率,充分发挥出半监督聚类算法的优势,ISFCA算法将约束项引入到竞争聚类算法(CA算法)的目标函数中。但在ISFCA算法的隶属度函数中,存在迭代的非必要信息,增加了算法的复杂度。改进了ISFCA算法的隶属度函数,提取出迭代的必要项uCA″rs和非必要项uCA′rs,从而简化隶属度迭代计算过程,使样本的聚类更加合理。实验结果表明,优化后的ISFCA算法对阀门的故障诊断是行之有效的。     

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.     

利用局部集聚特性的聚类算法的研究

基于SNN相似性和密度的聚类算法是当前主要的无监督聚类方法之一,该类算法在发现不同大小形状簇的聚类过程中都取得了较好的结果。但是该类算法也存在局限性,如Jarvis-Pat-rick算法通过单连结的方式发现簇,可能分割真正的簇或者合并应该保持分离的簇,而SNN密度类算法的Eps,MinPts参数的确定对用户来说是比较困难的。针对该类问题,本文对聚类过程中的局部集聚特征进行了分析和定义,提出了利用数据的局部集聚特征来控制聚类过程的的聚类算法。通过验证,该算法对发现不同密度以及任意形状的数据集合的聚类分析问题是有效的,突出了数据分析的局部集聚特征,改进了数据聚类的质量。     

多尺度变换近邻传播算法

利用多尺度变换将高维数据映射成低维数据,便于近邻传播聚类。仿真证明,与传统近邻传播算法相比,基于多尺度变换的近邻传播算法聚类精度高,收敛速度快。     

基于动态阻尼因子的动态阻尼仿射传播聚类

为了有效地控制仿射传播聚类的全局搜索和局部搜索,将仿射传播聚类视作一个搜索能量函数最小值的方法,提出一种基于动态阻尼因子策略的动态阻尼仿射传播聚类．使用两阶段动态阻尼因子策略,使得仿射传播聚类迭代过程中阻尼因子不再是静态固定值,而是自适应的动态改变值,构造了1种线性策略和2种非线性策略来动态改变阻尼因子的值．在标准数据集上的实验结果表明：动态阻尼仿射传播聚类避免了仿射传播聚类发生震荡,同时可以加快仿射传播聚类的收敛．     

考虑对象方向关系的密度聚类算法

 聚类分析是数据挖掘的一个重要研究方向.为了在大规模空间数据库中发现任意形状的聚类,Martin Ester等提出基于密度的聚类算法DBSCAN.针对DBSCAN处理聚类边界对象的不足,提出了聚类时考虑对象方向关系的改进算法,实验表明,改进算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能得到更好的聚类结果.     

一种基于遗传算法的用户聚类模型的研究

本文提出了一种基于遗传算法,结合网站的拓扑结构,对网站用户进行聚类分析的模型,阐述了遗传算法在优化过程中染色体编码、遗传算子的设计等问题.实验证明能解决常规聚类算法不能有效处理局部极值、聚类结果对初始聚类中心的选取有着很大的敏感性的问题,是一种有实用价值的方法.     

基于K-means聚类算法的研究

原始的k-means算法是从样本点的集合中随机选取K个中心,这种选取具有盲目性和随意性,它在很大程度上决定了算法的有效性．为消除选取初始中心的盲目性,应充分利用已有数据样本点的信息．采取对数据进行预处理的方式来选取初始中心．实验证明新的初始点的选取不仅提高了算法的计算效率,也提高了算法最终确定的聚类的精度．     

基于信息熵改进的 K-means 动态聚类算法

初始聚类中心及聚类过程产生的冗余信息是影响K-means算法聚类性能的主要因素,也是阻碍该算法性能提升的主要问题.因此,提出一个改进的K-means算法.改进算法通过采用信息熵对聚类对象进行赋权来修正聚类对象间的距离函数,并利用初始聚类的赋权函数选出质量较高的初始聚类中心点;然后,为算法的终止条件设定标准阈值来减少算法迭代次数,从而减少学习时间;最后,通过删除由信息动态变化而产生的冗余信息来减少动态聚类过程中的干扰,以使算法达到更准确更高效的聚类效果.实验结果表明,当数据样本数量较多时,相比于传统的K-means算法和其他改进的K-means算法,提出的算法在准确率和执行效率上都有较大提升.     

基于Web使用挖掘的实时聚类算法

本文讨论了基于Web使用挖掘的Web个性化技术,针对个性化系统的功能及特点,论述了相关数据采集、数据预处理技术和模式发现及其在个性化服务中的应用,提出了一个关于个性化系统的实时聚类算法.实验结果表明,该算法不仅有效,而且具有较高的准确度,能适应用户短期浏览的变化.     

基于图分割的蚁群聚类算法

提出了采用两种策略更新信息素来控制蚂蚁行进路径的方法.根据信息素的浓度确定图边的权值,运用了图分割算法断裂所得图的边,从而达到对数据进行聚类的目的.实验结果证明算法是有效的.