基于邻域关系的三支聚类方法

针对当前三支聚类方法不能有效处理数值型数据,且三支聚类结果受阈值影响问题,文章基于邻域关系提出了确定合适阈值的三支聚类方法。首先给出了确定最优K值的改进K-means聚类算法。进而基于邻域关系下的下、上近似引入精度,提出了权衡边界域和精度关系的有效性评价指标。应用该指标,给出了确定邻域下、上近似中最佳阈值的构建算法,进而得到三支聚类的核心域和边界域。最后,通过UCI数据集上的实验验证了该方法的可行性,且该方法有效提高了聚类精度。     

基于样本相似度的三支聚类算法

将三支聚类思想和聚类集成思想相结合,提出一种基于样本相似度的三支聚类算法.首先,通过随机选择样本部分特征的方法生成一组基聚类成员,以此构造样本相似度,并在此基础上定义划分有效性指标,用以自动计算最优阈值;其次,使用投票法对基聚类成员集成得到初步的聚类结果;最后,利用最优阈值对聚类结果划分,得到每个类的核心域集合和边界域集合.UCI(University of California Irvine)数据集上的实验结果证明了所提出方法的有效性.     

基于连通性的三支密度峰值聚类算法

为了解决密度峰值聚类算法选择密度峰值点困难以及误分配的问题,基于流形的连通性,提出了一种改进的密度峰值聚类算法。通过使用三支密度峰值聚类算法,得到初始聚类结果与簇的边界点,根据这些边界点之间的连通性判断初始聚类之间的连接情况,并利用这些信息进行聚类结果融合。重复上述过程,每次迭代中在剩余数据里寻找密度峰值候选点,并将其纳入聚类过程,得到一种对流形数据友好的聚类算法。结果表明,所提算法在人工数据集和真实数据集上均有较好的表现,聚类准确度相较现有算法更高。基于连通性的三支密度峰值聚类算法可以在不计算路径距离的前提下,有效识别流形数据,大大降低了计算成本。     

基于粒子群的三支聚类算法

针对K均值聚类(K-means)算法处理复杂问题时易陷入局部最优值、聚类质量较差等不足,提出一种基于粒子群的三支聚类算法.该算法先以随机产生的聚类中心组合作为初始粒子,构成粒子群;然后,通过调整算法中的速度公式参数,使粒子在迭代过程中能较快速地找出全局最优解,即最优的聚类中心;最后,采用三支决策的方法考察数据与类的关系,把确定归属的数据分配到类的核心域,归属不确定的数据分配到类的边界域.实验结果验证了所提算法的有效性,在寻找全局最优值和聚类结果准确性等方面算法都具有较好的性能.     

基于三支决策的密度敏感谱聚类

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。     

基于共现概率的三支聚类模型

三支聚类对不确定对象引入了边界域,可以有效解决传统二支聚类方法中由于信息不完整而导致划分不准确的问题。如何获得三支聚类的核心域和边界域是目前研究三支聚类的重点之一。该文将共现概率与三支聚类相结合,提出了基于共现概率的三支聚类模型。首先,基于朴素贝叶斯确定两样本的共现概率;其次,给出了基于共现概率的相似关系及其粗糙集的下、上近似,获得三支聚类的核心域和边界域;最后,在UCI数据集上的实验结果显示,该方法提高了聚类精度,验证了其可行性。     

基于三支聚类的协同过滤推荐方法

通过聚类可以缩小用户近邻空间,从而一定程度缓解传统协同过滤推荐算法存在的可扩展性问题,但因部分用户丢失了有效邻居而使得推荐精度不高。为解决该问题,结合三支聚类提出了一种新的协同过滤方法。该方法分为线下聚类和线上推荐两个步骤。对用户先进行聚类,进而将用户划为核心用户和边界用户,并对这两类用户分别应用不同的聚类规则进行聚类;然后在目标用户所属的簇中产生一个预测评分,对属于多个簇的用户,则聚合每个簇的评分得到其预测结果。实验结果表明,该方法与现有基于聚类的协同过滤算法相比,能有效地提高推荐精度。     

一种三支决策软增量聚类算法

已有的大多数聚类算法都假设数据集保持不变,然而,很多应用中数据集是会随时间变化的。为此,提出了一种新的三支决策软增量聚类算法。采用区间集的形式表示类簇,区间集的上界、边界与下界就对应着三支决策产生的正域、边界域和负域,并提出了一种基于代表点的初始聚类算法。采用同样的方式对新增数据集进行一次预聚类,以消除数据处理顺序对最终聚类结果产生的影响。为了快速查找新增数据的相似区域,建立了代表点搜索树,并且给出了查找和更新搜索树的策略。运用三支决策策略完成增量聚类。实验结果表明提出的增量聚类算法是有效的。     

基于三支决策的高斯混合聚类研究

针对隶属关系不明确的情况,即样本点属于多个类别的概率接近,高斯混合模型聚类存在较大的误判风险的问题,将三支决策思想融入高斯混合模型中,提出一种基于三支决策的高斯混合聚类算法.新算法计算出数据对象属于各个类簇的后验概率作为决策评价函数,用于确定聚类结果的正域和边界域.由于新算法对边界对象采取了比一般高斯混合聚类算法更加谨慎的操作,避免了直接做出对象属于某一类或不属于某一类的决策所需承担的风险,从而有效减小了误判代价.实验进一步表明,所提出的算法不仅继承了高斯混合聚算法的特点,具有良好的聚类性能,而且还对于非球形数据簇表现出优良的聚类效果.     

基于机器学习的三支决策研究综述

三支决策是粒计算领域一个重要研究方向,其符合人类思维和认知特点,能有效处理实际决策过程中的不确定性问题。三支决策通过引入延迟决策,可以有效降低决策成本和代价,增强对不确定性决策过程的控制并提高模型的可解释性。因此,融合三支决策思想的机器学习方法值得深入研究和探讨。首先,介绍了三支决策基本模型;其次,运用CiteSpace和VOSviewer软件分析了国内外基于机器学习的三支决策领域的研究现状;再者,从研究问题、模型方法和应用背景等角度出发,聚焦于三支决策与聚类模型、分类模型、推荐系统、深度学习模型的融合,整理并总结了现有的研究方法与成果;最后,对基于机器学习的三支决策发展趋势作出了展望。     

数字图像边缘检测的模糊聚类研究

数字图像的边缘检测实际上是一类聚类的问题,这些边缘由许多线段、曲线或平面和曲面所构成,组成了不同的类属和分割的区域,可以用在机器人视觉的模型识别、军事目标识别等领域。模糊聚类法（包括模糊均值聚类法和模糊球壳聚类法）具有不必事先对数据中的边界特征信息了解太清楚的优点,为此通过实验对其进行了有益的探索。     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

基于聚类中心分离的模糊聚类模型

在模糊C-均值聚类（FCM）目标函数的基础上按聚类中心分离原则增加一个聚类中心分离项来扩展FCM算法,提出基于聚类中心分离的模糊聚类模型(FCM_CCS)。该模型可使聚类过程中的聚类中心之间距离扩大,从而得到更好的聚类效果。由于该模型和FCM一样对噪声敏感我们提出它的可能性聚类模型(PCM_CCS),最后进一步扩展成它的可能性模糊聚类模型(PFCM_CCS)。基于聚类中心分离的可能性模糊聚类模型在处理噪声数据和克服一致性聚类问题方面表现出良好的性能。对数据集的测试实验结果表明了提出的PFCM_CCS能同时产生模糊隶属度和典型值,使聚类中心间距扩大,同时具有更好的聚类准确率。     

改进的基于层次聚类的模糊聚类算法

针对FCM算法的缺陷,文章提出了一种基于层次聚类的模糊聚类算法(HFCM)。该算法采用凝聚的层次聚类方法,可快速地发现高度聚集的数据区域,并对这些高密度区域进一步进行分析与合并,通过评估函数的评估,找到最优的聚类方案。试验结果表明,该算法具有较高的分类精确度和较高的排除噪声的能力。     

一种基于灰色聚类和模糊聚类的集成方法

根据灰色聚类,模糊聚类,关联系数原理,提出一种新的综合集成方法,利用灰色关联系数将灰色聚类与模糊聚类集成,使聚类结果不仅反映了各聚类对象所属灰类的信息,还有效显化了各个对象间的相互关系的信息.     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感.针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法.将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法.实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际.     

基于非欧氏距离的广义噪声聚类

利用一种新的距离测度将Dave的广义噪声聚类(GNC)扩展成非欧氏距离的广义噪声聚类(NGNC).模糊C-均值聚类(FCM)和广义噪声聚类都是基于欧氏距离的模型,与它们不同之处在于NGNC是基于非欧氏距离的模型,建立在鲁棒统计观点和势函数基础上,这种非欧氏距离比欧氏距离更加鲁棒,因此NGNC算法比GNC算法更加鲁棒.并且,建立在新的距离测度上的NGNC在处理噪声和野值方面比GNC和FCM更好.实验结果表明了NGNC的良好特性.     

粒子成像测速图像的模糊聚类识别

聚类是流体运动的基本规律 ,聚类由几个相邻的粒子开始。随着流体的运动 ,粒子簇在第二次曝光时改变其形状及位置 ,通过模糊聚类可获得粒子运动的规律。应用聚类分析方法可改善非标识PIV图像的处理效率。将粒子运动轨迹追踪算法应用于PIV图像分析 ,取得了较好的效果     

基于模糊熵的聚类有效性分析

模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度.本文将模糊熵应用于聚类有效性的分析.指出用于聚类有效性判决的划分系数是一个基于模糊熵的聚类有效性判决准则.最后通过几组数据对不同模糊熵公式的判决功能进行了比较实验.     

CT图像的模糊聚类分割

本文描述了模糊聚类Fuzzy C-Means(FCM)算法实现CT图像分割的方法和过程,该算法的主要特点是提供了一种非监督方式的模糊聚类,它可满足CT图像工作站以非监督方式分割图像的要求。 介绍了CT图像模糊分割的特点,并对实验过程和结果进行了讨论。