网页文献的快速模糊聚类

基于对文献聚类的3种方法(c-means法、模糊c-means法和学习向量量化法)的统计和分析,借鉴了模糊聚类思想,尤其是用协方差矩阵来描述聚类的形状和大小,并将其应用于学习向量量化算法中。针对新的参考向量开发了模糊竞争学习模式,并用该算法成功地解决了文献聚类的难题。实验结果表明:学习向量量化算法能有效地解决文献的聚类问题,运行时间短;该算法与模糊聚类算法相比更健壮;该算法使在线文献聚类分析成为可能。     

仿生聚类算法研究与分析

仿生聚类算法是一种将仿生智能优化算法与传统聚类算法相结合的混合聚类算法,同时也是无监督学习算法。这类算法在生物智能算法的基础上,结合了传统聚类算法操作简单、求解速度快的特点,在解决高纬度复杂的聚类分析问题时表现尤为突出,目前已被广泛应用在物联网、图像处理、路径规划、医学等领域。文中主要对仿生聚类算法进行研究与分析。首先以蚁群聚类、果蝇聚类、人工蜂群聚类算法为例,着重从算法思想、生物智能算法与K均值聚类的结合流程以及具体应用3个方面进行介绍;然后对仿生聚类过程中的相似性度量方法和聚类结束后聚类结果无监督评价方法进行了详细描述;最后对仿生聚类算法的未来研究方向进行了总结与展望。     

基于KPCA和改进K-means的电力负荷曲线聚类方法

为了提高电力负荷曲线聚类精度,文中提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和改进K-means算法的电力负荷曲线聚类方法。该方法首先在划分聚类算法K-means基础上融入密度聚类思想,提出了融合密度思想的K-means算法(DK-means算法),并在电力负荷曲线实验集上对比分析其聚类效果;接着在实验集上比较各种降维算法的降维聚类精度和降维速度;最后分析KPCA+DK-means组合算法的降维聚类能力。结果表明,戴维森堡丁指数(DBI)更适合作为电力负荷曲线聚类评价指标;以DBI为评价指标,与K-means、BIRCH、DBSCAN和EnsClust 4种聚类算法相比,DK-means的聚类精度更高;与LLE、MDS、ISOMAP 3种非线性降维算法相比,KPCA的降维速度更快;KPCA+DK-means组合算法有良好的降维聚类能力,较DK-means在聚类精度和聚类效率上均有提升。KPCA+DK-means组合算法可以实现电力负荷曲线的高效降维、精确聚类,对用电行为模式的准确提取起关键技术支持作用。     

基于Chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k—means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。     

引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类算法

针对现有K均值聚类(KMC)算法在选取初始聚类中心时随机性较大、全局搜索能力差、聚类精度低等问题,提出了一种引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类(IMFO-KMC)算法。利用最大最小距离积法初始化聚类中心,避免了KMC算法对随机初始聚类中心较为敏感的问题;利用样条插值预测的思想改进飞蛾扑火算法,提高了算法的收敛速度及寻优精度;以类内平均距离为适应度函数,引导插值扑火算法优化KMC迭代过程中的聚类中心,提高了聚类精度。将IMFOKMC与KMC、K-means++算法、模糊c均值聚类算法在国际标准数据集Iris、Wine和Seeds上进行了实验对比,结果表明:IMFO-KMC算法在Iris数据集上的性能提升最为明显,相比其他算法准确率提高了0.67%～4.18%,标准化互信息提高了1.5%～4.01%。     

聚类算法综述

在数据挖掘中,聚类有着非常重要的地位。本文分别介绍了基于划分、基于层次、基于密度、基于网格和基于模型的聚类方法。对这五类聚类方法中的典型算法的聚类思想和特点做了相应的介绍,并分析了算法的优缺点,对聚类算法做了初步的总结。在具体问题的应用中,需多方面考虑算法的特性才能得到最佳聚类结果。     

根据用户行为模式自动生成动态链接的方法

分析了面向用户行为来进行网页动态链的思想方法.提出了处理用户访问网站的日志数据方法,并提出聚类用户的算法思想与步骤,最后分析了每组用户动态生成每组喜欢的链接思想与算法.主要介绍如何预处理用户日志访问数据及对用户聚类.     

覆盖聚类算法

首先比较几类主要的聚类算法,给出每类算法的基本概念、原理、每类的代表性算法,及这些算法的主要特征。在此分析基础上,提出一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于周围稀疏的样本结合最短距离法,获得聚类效果,并用实验数据对分层聚类方法、LBG方法与覆盖聚类算法进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后给出了算法的研究方向。     

基于K-means聚类分析的变压器故障诊断

将K-means聚类算法在对事物分类中的优点用于判断变压器的故障中.并针对K-means聚类法在给定初始聚类中心不良的问题上进行改进.将改进的K-means聚类算法与三比值法相结合,以此来诊断变压器的多种常见故障.应用MATLAB分别对改进前后的K-means算法进行仿真,并将改进后的仿真结果同改进前K-means聚类算法的结果进行对比分析.结果表明,改进的K-means聚类算法不但能精确、有效地对变压器故障进行诊断,并且改进的K-means聚类法使仿真结果更加准确可靠.     

基于改进k-means聚类算法的车轮踏面损伤检测研究

为提高列车车轮踏面检测效率,设计了一套基于机器视觉的车轮踏面动态检测系统,分析了k-means聚类算法,通过加权欧式距离对该算法进行改进,利用聚类法具有保持最大相似性的特性,将基于加权欧式距离的k-means聚类算法用于机器视觉的图像处理。先对原始图像作图像增强、图像灰度化等预处理,再以特征聚类思想对图像作阈值分割,使图像中的各部分特征更加突出。图像处理结果显示,基于加权欧式距离k-means聚类算法的车轮踏面损伤视觉检测系统可以有效地检测出踏面损伤。     

Kernel-Kmeans:一种基于核密度估计的空间聚类算法

利用核密度估计的非参数检验特性,提出了一种基于核密度估计的Kmeans改进算法KernelKmeans.该算法综合了基于划分的聚类思想以及基于密度的聚类思想,首先由核密度估计算法计算样本点的密度分布,然后对密度分布栅格进行窗口计算并取极大值来初步确定聚类中心以及聚类数量,最后将聚类中心和聚类数量作为参数输入Kmeans算法得到聚类结果.以OpenStreetMap发布的京津冀城市群点数据开展实验研究,采用算法运算时间与轮廓系数为验证指标,与Kmeans算法、极大极小改进Kmeans算法进行了对比验证,结果表明Kernel-Kmeans算法的精度高于后两者.     

一种新的最近邻聚类算法

在分析现有最近邻聚类算法所存在问题的基础上,提出了一种先利用均值规格化的思想来确定算法的初始半径,然后根据启发式规则修改聚类半径的新的最近邻聚类算法.同时,给出了聚类有效性函数对得到的聚类结果进行合理性判断.     

聚类算法在数据挖掘领域的研究

全方位的对各类聚类算法进行总结和归纳,并且对一些在特殊领域中应用聚类算法进行深度解析,然后从以下三个部分,算法思想,关键技术以及算法特点等方面进行基本概括,对一些代表性的聚类算法进行比较分析以及聚类算法新领域研究的展望,这对将来聚类发展具有重大意义.     

计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.     

基于提高RNN算法聚类效果的研究

RNN（相互最近邻）算法是一种基于层次的聚类算法,它比其他传统的层次聚类算法聚类更快.由于利用RNN算法对同一个数据集聚类,若选择不同簇间距离度量方式,那么聚类结果就会不同.因此在分析聚类结果对距离度量方式依赖性的基础上,采用用聚类聚集的思想,找出一种新的聚类方式,从而使得聚类效果更好.     

一种改进的凝聚层次聚类法

以实例说明了选用以欧氏距离或明考斯基距离为距离度量的凝聚层次聚类法进行聚类时会出现的问题,并详细分析了用该算法出现问题的原因.结合模糊聚类思想,给出了一种改进算法,通过实例说明该改进算法的合理性和有效性.     

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。     

区间数据的并行模糊聚类算法

研究了对区间数据进行聚类的模糊聚类算法；介绍和分析了模糊c-均值算法的基本思想及实现步骤；定义了区间数据的距离和四则运算，并推广模糊c-均值算法对区间数据进行聚类．在此基础上，讨论了对区间数据进行聚类的并行模糊c-均值算法．在分布式互连的PC／工作站环境下进行性能分析，结果表明并行的模糊c-均值算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能．     

基于半监督的模糊C-均值聚类算法

通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果局部收敛的问题,能客观获取最佳聚类数目和初始聚类中心.实验结果表明,与传统模糊C-均值聚类算法相比,基于半监督的模糊C-均值算法在一定程度上减少了迭代次数,降低了对初始聚类中心的依赖性.     

聚类算法研究综述

阐述了聚类算法基本原理,介绍了各种聚类算法,并比较分析了几种典型聚类算法的优点与不足,以便于对聚类算法作进一步的研究。