三种典型的基于图分割的谱聚类方法比较

在分析谱聚类实现思路和已有算法基础上,对规范切判据,最小最大切判据和自动确定聚类数目的谱聚类典型算法进行了研究和应用,通过理论分析算法各自实现机理的联系与区别,讨论它们各自的聚类特点,并利用UCI(University of California,Irvire)机器学习数据集试验对比了三种算法的聚类效果.发现谱聚类算法实现数据聚类的有效性,以及参数及相似度度量对算法性能有很大影响,在此基础上提出了算法用于解决可建模为模式识别的工程问题的可行思路,为工程实践提供了借鉴.     

基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法

高维数据聚类是数据挖掘领域的重要研究课题,大规模高维数据聚类研究非常具有挑战性.针对高效的CABOSFV高维数据聚类算法,采用并行计算模式提高其大规模数据的处理能力,提出基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法P-CABOSFV.该算法根据高维数据稀疏指数排序进行分割点选择实现数据划分,将数据分配到多个计算节点同时处理聚类任务,再基于集合稀疏特征差异度聚类结果合并策略将各计算节点的聚类结果合并得到最终聚类结果.UCI数据集和计算机合成数据集实验表明:高维数据并行聚类算法P-CABOSFV聚类质量良好,具有很强的数据规模和数据维度可扩展性,是有效可行的.     

基于遗传算法的区间数核模糊聚类方法

针对现有区间数聚类算法对多种聚类模式以及不对称数据聚类性能不理想的问题,本文提出了一种基于核方法的区间数模糊聚类算法.该方法通过设计合适的核函数,有效地对非对称数据以及混合模式原型的数据结构进行聚类,同时避免了直接在高维特征空间求解聚类问题.本文采用区间数遗传算法来求取高度非凸聚类优化问题得到聚类问题的全局最优解.仿真实例说明了本文算法的有效性.     

基于最优划分的K-Means初如聚类中心选取算法

针对传统K-Means算法聚类过程中,聚类数目k值难以准确预设和随机选取初始聚类中心造成聚类精度及效率降低等问题,提出一种基于最优划分的K-Means初始聚类中心选取算法,该算法利用直方图方法将数据样本空间进行最优划分,依据数据样本自身分布特点确定K-Means算法的初始聚类中心,无需预设k值,减少了算法结果对参数的依赖,提高算法运算效率及准确率.实验结果表明,利用该算法改进的K-Means算法,运算时间明显减少,其聚类结果准确率以及算法效率均得到显著提高.     

广义均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种快速有效的聚类算法,但它没有考虑各类样本容量的差异, 其最小化代价函数会导致聚类判决有利于少样本类.提出一种新的聚类算法—-广义均衡模糊C均值聚类, 通过对模糊C均值聚类最小化代价函数的改进,使得样本容量在聚类代价函数中发挥效用, 从而弱化了样本容量差异对聚类判决的干扰.讨论分析了该算法的性质,模糊隶属度的推导突破了FCM解析解的约束. 通过仿真实验,验证了所提出算法的有效性.     

一种新的混合聚类算法

聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。     

基于加权双质心支持向量聚类的机群编队分组

针对机群编队分组问题,提出了一种加权双质心支持向量聚类算法。所提算法在支持向量训练时引入最大熵原理,快速求解Lagrange乘子;针对样本特征对聚类结果的贡献不同,在聚类标识过程中,引入加权密度质心,提出了加权双质心聚类标识,并在典型数据集上验证了所提算法的有效性。通过对机群编队分组模型的描述,建立了机群聚类时一个目标点需要的特征集,完成了编队分组的仿真实验。仿真结果表明了所提算法能够针对应用的具体样本集实行快速聚类分析,并保证聚类结果的有效性。     

基于预聚类主动半监督的作战体系效能评估

针对作战仿真实验中体系效能通常依靠专家评估、评估代价较大的问题,提出一种基于预聚类主动半监督学习的作战体系效能评估方法。明确了使用该方法进行作战体系效能评估的基本流程,以及自顶向下的评估模式和二值化的评估标准。重点构建了预聚类主动半监督学习算法,首先,结合作战仿真实验数据的特点,对未评估样本进行预聚类,选择最有价值的样本供专家标注;然后,使用已标注的样本训练主动学习算法和半监督学习算法的公用学习器;最后,利用主动学习算法挑选价值较高的样本交由专家评估,并利用新样本对学习器进行不断更新。作战仿真实验数据表明,该方法在达到预期评估准确度的同时降低了评估代价,能有效应用于大规模作战仿真实验的体系效能评估。     

一种FCM聚类算法的改进与优化

针对一种FCM聚类算法的一些不足 ,提出了具体的改进与提高的方法 ,并引入模糊决策理论 ,进行算法参数m的优化选择。改进后的算法 ,一方面有效地弥补了原算法中存在的不足 ,更好地解决了聚类数目选择等初值问题 ;另一方面 ,通过对参数m的优化选择 ,取得了较理想的聚类效果。最后给出了几种聚类算法对某数据样本集的聚类对比结果。     

基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法

提出了基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法,利用改进的模糊C-均值聚类算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类数数据集的聚类。实验结果表明,本算法对未知类数、具有高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛快的特点,且对于类数较多的数据集,本算法也是一种快速聚类算法。     

基于离群聚类的异常入侵检测研究

提出了一种离群聚类算法,并分析了算法抗例外点干扰的能力.离群数据是远离其它数据的数据,网络中异常入侵数据的实质就是离群数据,因为异常入侵记录往往呈现小样本和多变性的特点,并且偏离正常网络连接记录.通过定义新的异构样本的相异性度量方法,提出了一种基于离群聚类无监督学习的异常入侵检测方法.仿真实验表明了方法的有效性和实用性,在总检测率方面优于文献中已有的其它方法.     

Kernel method-based fuzzy clustering algorithm

1.INTRODUCTION Clusteranalysisdividesdataintoclustersinorderto facilitateunderstandingortofindstructurehiddenin dataset.Clusteringalgorithmspartitionasetofdata objectsintoclustersorclasses,wheresimilardataob jectsareassignedtothesameclusterwhereasdissimi lardataobjectsshouldbelongtodifferentclusters. SinceZadeh(1965)presentedthefuzzysettheory, thefuzzymethodisfirstlyintroducedinclustering problems,whichiscalledthefuzzyclusteringanaly sis.Fuzzyclusteringisawidelyappliedmethodfor acquiri…     

基于矩阵分解和自适应图的无监督特征选择

在高维数据分析中,一个不可避免且棘手的问题是维度诅咒,因而如何将高维数据通过特征选择降维为低维数据显得尤为重要。对此, 提出了基于鲁棒矩阵分解和自适应图的无监督特征选择模型(unsupervised feature selection model based on robust matrix factorization and adaptive graph, MFAGFS), 实现在一个统一的学习框架下执行鲁棒矩阵分解、特征选择以及局部结构学习。模型首先通过鲁棒矩阵分解可获得聚类标签, 将聚类标签和局部结构信息用来引导特征选择过程, 再从特征选择的结果中自适应地学习数据局部结构。通过局部结构学习和特征选择这两个基本任务的相互作用, MFAGFS可以精确捕获数据的结构信息以及选择出具有判别性的特征。然后,详细阐述了算法优化求解方法, 并证明了算法的收敛性。最后,在6个公开数据集上进行试验对比分析, 参数敏感性分析, 验证了所提模型的有效性。实验结果表明, 所提的方法与其他方法相比, 性能均有不同程度的提高。     

分布式多传感器融合多目标跟踪方法

为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联算法。其中航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,航迹融合采用了序贯的融合方法。本文算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

基于精英族系遗传算法的AUV集群路径规划

针对传统路径规划算法仅能规划单一最短路径且不能调节路径宽度而难以适用于自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)集群航路规划的缺陷, 提出了精英族系遗传算法(elite family genetic algorithm, EFGA)。该算法将基因适应度加入适应度评价函数中, 同时在进化过程中标记精英个体作为多路径规划结果, 并在该算法基础上针对AUV集群路径规划问题设计了一种多智能体路径规划(multi-agent path planning, MAPP)方法。仿真结果表明, 该算法可以求解无冲突路径集合实现MAPP, 通过实现AUV集群的最优多路径航行方案减少集群的航行耗时, 且能够满足不同AUV编队规模对可调路径宽度的需求。     

基于多维伪F统计量的基因表达动态聚类分析方法研究

K-均值聚类分析算法是一种广泛应用于基因表达数据聚类分析中的迭代变换算法，它通过指定类别数K-基于给定的聚类目标函数，并采用迭代更新的方法，使得最终的聚类结果的目标函数值为极小值，达到较优的聚类效果。针对K-均值聚类分析算法存在参数依赖性强，且在整个聚类过程中类的数目无法改变的缺点，引入动态调整聚类个数的思想和多维伪F统计量，提出了一种基于多维伪F统计量的基因表迭动态K-均值聚类算法。实验结果表明该算法可以动态调整聚类个数，给出最佳聚类数目，从而获得较好的聚类质量．     

基于引力的入侵检测方法

将万有引力的思想引入聚类分析，提出一种基于引力的聚类方法和度量聚类异常程度的引力因子概念，同时给出了一种计算聚类闽值的简单而有效的方法，在此基础上提出一种新的入侵检测方法GBID，GBID关于数据库的大小、属性个数具有近似线性时间复杂度，这使得GBID具有好的扩展性。在KDDCUP99数据集上的测试结果表明，GBID在准确性方面优于文献中已有无指导入侵检测方法，且对新的入侵有一定的检测能力。     

基于关联计算的相控阵雷达前视成像技术

基于关联计算成像原理, 提出一种适用于相控阵雷达的前视成像技术, 其随机移相是由配置二维相控阵雷达来实现的.为了模拟经典量子关联成像中的随机涨落光场以实现测量的不相关性, 需要控制二维相控阵辐射出的波前呈现随机幅相波动特性, 再结合压缩感知(compressive sensing, CS)的模型框架与稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning, SBL)算法解决关联耦合问题以实现目标场景的方向维和俯仰维超分辨成像。甚至可以在不需要雷达与目标相对运动的情况下, 结合宽带信号体制实现雷达前视超分辨三维成像。仿真实验和实测数据验证了其原理的正确性和算法的有效性。     

面向多类别分类问题的子抽样主动学习方法

由于传统主动学习方法的计算量随着问题规模的增大呈指数增长,因此很难应用于大规模多类数据分类任务中.为解决该问题,设计了一种基于子抽样的主动学习(subsampling-based active learning,SBAL)算法.该算法将无监督聚类算法与传统主动学习方法整合,在二者之间增加了子抽样操作,该操作能够显著降低...