基于熵和信息粒度的粗糙集聚类算法

针对多数聚类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据，而不能分析具有两种混合属性数据的问题，基于熵和信息粒度提出了粗糙集理论框架下不同粒度划分上的聚类算法．该算法利用相似关系，通过计算每个数据点的熵并选取具有最小熵值的数据点作为聚类中心，将与该聚类中心相似度大于阈值卢的所有数据点聚集形成数字颗粒结构．在整个聚类过程中无需调整每个数据点的熵值，缩短了计算时间，同时利用粗糙集的不可分辨关系形成字符颗粒结构，通过不断调整、合并这两种颗粒结构，实现了具有混合属性特征数据的聚类分析．实验结果比较表明，该算法是有效、可行的，当卢取值为0．8时，算法的聚类有效性最大值可达0．96，该值较同条件下的其他聚类算法要高。     

基于复杂网络的混合数据聚类分析

大多数的聚类算法都只是针对数值型数据,而在现实世界中,经常会遇到混合了数值属性和分类属性的数据,因此对混合数据的有效聚类是一个非常有挑战的研究问题.针对混合数据的基于熵的相似矩阵,利用阈值法构造相对应的复杂网络,对生成的复杂网络进行社团结构划分,复杂网络的一种社团结构划分就对应混合数据的一种聚类结果.通过三个实际混合数...     

核k-凝聚聚类算法

为解决k-means聚类算法和k-凝聚聚类算法对于非凸形状数据聚类正确率低和模糊核聚类算法(FKCM)收敛速度慢的问题,将k-凝聚聚类算法与核函数方法相结合,在高维特征空间构造了新的核聚类算法--核k-凝聚聚类算法,实现了k-凝聚聚类算法的核化.通过Matlab编程进行数值实验,证明了核k-凝聚聚类算法在聚类的准确性、稳定性、健壮性等方面较之k-means聚类算法、k-凝聚聚类算法和FKCM有一定程度的改进.     

PCA-KDKM算法及其在微博舆情中的应用

针对K-means算法因随机选取聚类中心而易造成聚类结果不稳定的问题,提出PCA-KDKM算法。该算法使用主成分分析法对数据集的属性降维,提取主属性;利用k′dist曲线自动获取k值;计算平缓曲线上所含数据对象的均值并选取其中一值,作为首个初始聚类中心;利用基于密度和最大最小距离的算法思想进行聚类;结合类间距离和类内聚类提出聚类质量评价函数。将该算法与K-means、KNE-KM、QMC-KM、CFSFDP-KM在UCI数据集上进行聚类比较,结果表明该算法聚类结果稳定,聚类准确率高。将PCA-KDKM算法应用在微博舆情分析中,抓取不同类别的数万条数据进行聚类分析。实验结果表明,PCA-KDKM算法在微博舆情分析中有更高的准确性和稳定性,有利于及时发现热点舆情。     

分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题，提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM．该算法利用分布式K—Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类，求得聚类中心，由此构造全局模糊集，定义全局隶属度函数．DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘，采用全局一局部站点模式，其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF．实验结果表明，该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集，在求解全局模糊频繁项目集过程中，传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O（n），提高了算法的挖掘效率．     

基于互信息与贝叶斯信念网络的关系层次距离混合聚类算法

聚类是数据挖掘中重要的功能算法,其主要的功能是发现数据中潜在的知识.目前文献发表的聚类算法多数仅限于处理单一数值型数据或者分类型数据,其主要原因是含有多种类型的混合型数据间的相似性很难度量.本文提出了一种混合数据相似性度量方法:对于分类型属性,利用互信息构建贝叶斯信念网络,利用贝叶斯信念网络构建关系层次,继而为层次附上距离,形成关系层次距离,而对于数值型属性则利用标准化的曼哈顿距离来度量其相似性,最后结合分类型属性与数值型属性来对整个数据集进行相似性的度量.在此基础上,设计实现了用于混合型数据聚类算法CRHD,并通过UCI中的多个数据集和已有算法进行仿真实验对比,证明了CRHD算法的有效性.     

基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法

针对分类型属性数据的聚类问题．将核方法的思想推广到快速、高效率的模糊c-均值算法,构造了基于核函数的模糊核c-均值聚类算法．该算法通过使用经验核矩阵充分利用了数据间的“相异性”信息,并且避免了模糊k-modes算法中每次迭代均要直接计算类中心的缺点,提高了聚类的精确度和稳定性．同时该算法对模式(类中心)的初始值选择不敏感．时实际的线性可分的和线性不可分的分类型属性数据集的仿真实验证明了该算法的有效性．     

一种基于密度的增量 k-means 聚类算法研究

介绍了 k -means 和 DBSCAN 聚类算法的基本原理和优缺点,针对传统聚类算法无法有效处理高维混合属性数据集的问题,对原有的数据归一化方法进行改进,在 k -means 和 DBSCAN 聚类算法的基础之上,结合增量聚类的思想和数据之间相异度的计算方法,提出了基于密度的增量 k -means 聚类算法,有效处理具有高维混合属性的数据集,改进了数据相异度的计算方法。     

混合属性数据聚类融合算法

混合属性数据集是现实世界特别是商业金融数据库中最普遍的数据集类型,但适用于这类数据集的聚类算法极少。该文根据聚类融合的方法体系,针对混合属性数据集的特点,提出了基于聚类融合的混合属性特征聚类算法(CEM C),建立了算法框架,列出了算法目标函数和算法主要步骤,并分析了算法复杂度。该算法可以有效处理混合属性海量数据集。用真实数据集验证了算法,并将此算法应用于实际的客户关系管理数据分析中,得到了较好效果。     

基于云计算的并行k-means算法研究

针对传统k-means聚类算法面对海量数据存在时间复杂度急剧增加的问题,结合云计算的优势,提出基于MapReduce编程框架来实现k-means聚类算法的并行化处理。Map函数完成每个样本记录到聚类中心的距离计算并标记其所属聚类类别,Reduce函数汇总中间结果并计算出新的聚类中心,供下一轮迭代使用。通过实验表明:基于MapReduce的并行化k-means聚类算法具有较好的加速比和良好的扩展性。     

模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法

模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一．简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质；并在此基础上．指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足，进而提出一种改进算法；最后，将算法应用到英语借词之中，给出计算结果．结果表明，改进算法具有较好的稳定性和较高的精确度．     

聚类布尔和分类数据

提出了一种判别布和分类属性相似度的准则,并在此基础上提出了一种新的聚类的算法CAC,该算克服了传统聚类算法不适合聚类布尔和分类属性数据的缺点,实验表明CAC算法比传统的聚类算法有更好的聚类效果。     

A Graph Drawing Algorithm for Visualizing Multivariate Categorical Data

In this paper, a new approach for visualizing multivariate categorical data is presented. The approach uses a graph to represent multivariate categorical data and draws the graph in such a way that we can identify patterns, trends and relationship within the data. A mathematical model for the graph layout problem is deduced and a spectral graph drawing algorithm for visualizing multivariate categorical data is proposed. The experiments show that the drawings by the algorithm well capture the structures of multivariate categorical data and the computing speed is fast.     

基于量子机制的改进的分类属性数据聚类算法

分析量子势能、量子力学中粒子分布机制和针对分类属性数据的量子聚类CQC算法,发现该算法采用传统的Hamming相异性测度计算分类属性数据间的相异性测度,忽略分类属性取值自身的涵义和值间的特征关联,导致其聚类准确性较差.提出一种改进的MCQC算法,能根据数据对象的关联情况计算同属性不同值间的相异性,计算数据对象间的相异性测度,从而提高聚类准确率.仿真实验采用3个数据集,即:大豆疾病、国会投票真实数据集和从KDD-CUP99训练样本集抽取离散属性维构成的人造样本集.实验结果表明,该算法是有效且可行的,对分类属性、二值属性和混合属性数据的聚类准确率明显高于CQC算法.     

分类属性数据聚类算法HABOS

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩。该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导。针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法( heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标( clustering validation index based on sparse feature dissimilarity, CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取。 UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性。     

一种确定最佳聚类数的新算法

针对K-均值聚类算法需要事先确定聚类数K的问题,将粒度计算引入样本相似度函数,定义了新的样本相似度,用模糊等价聚类确定数据集可能的最大类簇数Kmax.以Kmax为搜索上界,利用改进全局K-均值聚类算法,以BWP(Between-Within Proportion)为聚类有效性度量指标,提出确定最佳聚类数的一种新方法.通过UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明该算法不仅能有效确定数据集的最佳聚类数,而且适用于大规模数据集,但是会受到噪音点影响.     

云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法研究

针对传统聚类算法效率低、效果差和稳定性弱等弊端,提出一种新的云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法。介绍了关联性实时流式数据的定义和特点。通过粗聚类对实时抵达的数据元组进行相应的预处理,确定类簇的数量与中心点位置,形成通过存在差异的宏簇构成的集合,粗聚类采用的算法为Canopy算法。将粗聚类得到的宏簇传至K-means算法,给出了K-means算法的详细步骤,通过K-means算法完成细聚类,介绍了整个细聚类详细步骤。实验结果表明,所提算法具有效率高、质量好、稳定性强等优势,可有效实现云计算环境下关联性实时流式大数据聚类。     

矩阵广义奇异值分解的一种算法

本文论述了一种A的B奇异值分解的算法。算法分为二大部分,首先是对矩阵(A B)进行列主元QR团式分解,将这个广义奇异值分解问题归结为具有正交列的分块矩阵(Q_1 Q_3)的CS分解问题,其次就是给出关于(Q_1 Q_2)的CS分解的计算方法,这个算法避免了中的重正交化和中对子矩阵的再一次SVD计算,在一定条件下它是快速的且稳定。