基于信息熵的高维数据流子空间聚类方法

提出了一种数据流概率密度估计方法,在此基础上,经计算得到整个数据集在低维空间投影的信息熵,基于该信息熵实现了一种新的高维数据流的子空间聚类算法EPStream.实验表明,与传统的算法相比,该算法在聚类精度和时间方面都有所提高.     

基于微簇的两阶段高维数据流聚类算法

提出了一种基于微簇的两阶段高维数据流聚类算法.首先,对新到达的数据进行降维处理,使用改进的线性判别分析方法获得一个局部投影子空间;然后,在子空间内最大化流入数据近邻微簇之间的距离;最终,将流入数据划分到投影空间的微簇中.基于高维数据流的实验结果显示,本算法的分类性能优于其他的数据流聚类算法,并且具有较低的计算复杂度.     

一种新的子空间聚类算法

通过对数据空间进行网格划分并寻找稀疏区域来发现类的边界,提出了一种基于密度与网格的新的子空间聚类算法.该算法使用投影寻踪的搜索策略来发现存在于子空间内的类,同时运用基于竞争的修剪方式来有效地控制算法的计算复杂性.实验结果表明,所提算法在精度、时间复杂性等方面具有优良性能.     

基于属性最大间隔的子空间聚类

子空间聚类能有效的发现各簇与所属于的子空间的联系,同时减少高维数据中因为数据冗余和不相关属性对聚类过程产生的干扰.已有的子空间聚类方法强调各子空间中簇的发现,往往忽略子空间的划分.提出了基于属性最大间隔的子空间聚类,该方法主要思想是对子空间的划分时信息的丢失达到最小,从而子空间聚类的结果的效果比较好.主要工作包括:第一,建立了子空间划分的目标函数,也就是使各划分的子空间相互依赖达到最小,第二,设计了基于属性最大间隔的子空间聚类算法Maximum Margin Subspace Clustering(MMSC)进行子空间聚类集成.最后,采用UCI和NIPS2013比赛等数据来做实验,结果表明,在大多数数据上MMSC算法比其他子空间算法能得到更好的聚类结果.     

一种新的子空间聚类算法

通过对数据空间进行网格划分并寻找稀疏区域来发现类的边界，提出了一种基于密度与网格的新的子空间聚类算法．该算法使用投影寻踪的搜索策略来发现存在于子空间内的类，同时运用基于竞争的修剪方式来有效地控制算法的计算复杂性．实验结果表明，所提算法在精度、时间复杂性等方面具有优良性能.     

基于减法聚类和K均值聚类的彩色图像分割算法

传统图像分割方法大都存在分割速度低下、过度分割等缺点.针对上述问题,提出一种新的彩色图像区域分割算法.这种方法首先将图像转化至L*a*b*空间,并划分为子块,抽取图像子块的颜色、纹理和位置特征组成子块的特征向量,然后运用减法聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后利用改进的K均值算法在像素点特征空间进行聚类,进而分割图像成区域.实验结果表明这种新方法具有分割效率高、分割效果理想等优点.     

基于可靠性的正则化加权软k-均值的子空间聚类

子空间聚类已经广泛应用于多个涉及高维数据聚类应用领域,受到机器学习研究者的广泛关注.子空间聚类方法是一种使用特征选择的聚类分析技术,通过选择重要特征子集实现对高维空间的低维表示,在实际应用中能够取得更好的性能,成为流行的高维数据聚类方法.与硬聚类方法相比,软聚类能够给出复杂数据更有意义的划分.扩展k-均值聚类并提出基于可靠性的正则化加权软k-均值新的子空间聚类方法(Reliability-based regularized weighted soft k-means clustering algorithm,RRWSKM),该方法能够计算每个特征对每个聚类的贡献度,从而找到与不同聚类相关的重要特征子集.另外,该方法能够通过调整模型参数准确地辨识数据模式,具有良好的聚类性能.该方法把维度加权熵和划分熵作为正则化项引入到目标函数,避免过拟合问题同时使更多的特征参与辨识聚类.为了提高算法的鲁棒性,使用可靠性测度获得特征权重初始值,提高算法的可靠性和性能.考虑到该算法是非凸优化问题,使用迭代优化方法得到优化问题的最优解.使用多个实际数据集对本文算法进行仿真验证,结果表明,与其他子空间聚类算法相比,该算法能够有效发现高维数据的低维表示,具有良好的聚类性能,适合高维数据的聚类.     

基于相对熵和子空间二次过滤的CLIQUE改进算法

提出了一种基于相对熵和子空间二次过滤的CLIQUE改进算法。该算法根据数据的分布情况对每一维采用自适应的网格划分方法,减少了全空间中网格单元的数量,降低了算法的时间复杂度。算法采用了基于维关联度的子空间二次过滤策略,提高了聚类结果的准确性。实验使用仿真数据表明,该算法在精度,时间复杂性等方面的表现优越。     

一种新的聚类组合算法

提出一种新的基于非负矩阵分解(NMF)方法的聚类组合算法(NMFCCA).该算法首先采用K-均值算法作为基聚类器,然后使用NMF方法从基聚类器输出结果中提取数据对象的关键特征,最后在关键特征空间中划分数据对象,生成最终结果.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,所提出的算法是有效可行的.     

基于候选对象裁剪的密度子空间聚类

针对目前子空间聚类算法存在精度差、效率低的问题,设计了一种子空间聚类算法DSUB.提出了裁剪候选对象的方法,减少了候选聚类对象的个数且对候选对象分组,使得待搜索的聚类簇只能是某个组的子集,可降低后续聚类处理的复杂度.此外,提出了新的邻域查询方法和抽样覆盖策略用以提高密度聚类的处理速度.实验结果表明:DSUB算法精度高,能够发现任意形状的聚类簇;计算复杂度与数据量呈线性关系;抗噪声性能强;聚类结果与处理顺序无关.DSUB算法非常适合处理子空间聚类.     

Outlier Detection Algorithm Based on Iterative Clustering

A novel approach for outlier detection with iterative clustering( ICOD) in diverse subspaces is proposed. The proposed methodology comprises two phases,iterative clustering and outlier factor computation. During the clustering phase, multiple clusterings are detected alternatively based on an optimization procedure that incorporates terms for cluster quality and novelty relative to existing solution. Once new clusters are detected,outlier factors can be estimated from a new definition for outliers( cluster based outlier), which provides importance to the local data behavior. Experiment shows that the proposed algorithm can detect outliers which exist in different clusterings effectively even in high dimensional data sets.     

基于属性相关性分析的子空间搜索算法

在高维子空间聚类算法中,子空间识别质量有助于改善算法性能.提出了基于属性相关性分析的子空间搜索算法,利用相对熵去除冗余属性,根据联合基尼值判断两两非冗余属性之间的相关性,形成属性关系图,并在此属性关系图上搜索相似兴趣子空间.实验结果表明算法参数容易设置,有较好的子空间识别能力.     

一种采用新的相似性度量方法的共调控基因动态模糊聚类算法

针对基因间共调控关系的特点和现有共调控基因聚类分析方法的不足,提出一种基于广义信息论中二次互信息的广义相似性度量标准QMISM,并利用免疫遗传算法将高维样本映射到二维空间,进而实现动态模糊聚类和聚类结果可视化.对人工合成数据和真实的基因表达数据的实验结果表明,该算法能得到更好的聚类结果.     

一种鲁棒的子空间聚类算法

针对聚类分析常面临的维数灾难和噪声污染问题,将样本加权思想与子空间聚类算法相结合,提出了一种鲁棒的子空间聚类算法.该算法结合现有子空间聚类方法,为每个类簇计算一个反映各维度聚类贡献程度的权矢量,并利用该权矢量对各维度加权组合,得到各类簇所处的子空间.此外,算法还为每个样本分配一个反映离群程度的尺度参数,以区分正常样本和离群点在聚类过程中的地位,保证算法的鲁棒性.在二维数据集、高维数据集以及基因数据集上的对比实验结果表明,对于具有不同噪声比例的各种维度数据集,该算法均能取得较高的聚类精度,表现出较好的鲁棒性.     

基于数据模式聚类算法的离群点检测

针对传统模式挖掘算法在事务包含模式定义上未考虑模式间的包含关系而使聚类结果不够优良的问题, 提出一种新的基于模式聚类的离群点检测算法PCOT, 该算法适合于高维数据空间, 采用一种新的事务包含模式, 通过将模式表示成超图, 用超图分割方法对模式进行聚类. 实验与分析结果表明, 该算法能有效地在高维稀疏空间中发现离群点.     

Personalized emotion space for video affective content representation

A personalized emotion space is proposed to bridge the “affective gap” in video affective content understanding. In order to unify the discrete and dimensional emotion model, fuzzy C-mean (FCM) clustering algorithm is adopted to divide the emotion space. Gaussian mixture model (GMM) is used to determine the membership functions of typical affective subspaces. At every step of modeling the space, the inputs rely completely on the affective experiences recorded by the audiences. The advantages of the improved V-A (Velance-Arousal) emotion model are the personalization, the ability to define typical affective state areas in the V-A emotion space, and the convenience to explicitly express the intensity of each affective state. The experimental results validate the model and show it can be used as a personalized emotion space for video affective content representation.     

Gen-Cluster:一个基因表达数据的高维聚类算法

基因表达数据聚类是分析基因之间共调控关系的重要手段.挖掘子空间中表达值存在差异但变化趋势保守的序列已成为基因表达数据聚类的主要研究内容之一.在N-同维趋势相似定义的基础上,提出了一个基因表达数据的高维聚类算法Gen-Cluster,将基因表达值转化为序列形式,采用无重复投影且无候选生成的序列模式挖掘策略自底向上挖掘N-同维趋势模式,并解决了OP-Cluster算法不能挖掘含有项集的序列模式问题,最终得到表达值变化趋势保守的基因序列形成的N-同维趋势簇.实验采用Breast Tumor和MicroRNA表达数据集,验证挖掘结果是有效的,且较OP-Cluster算法表现更高效率,并涵盖其结果.     

一种改进鱼群聚类算法在结构面分组中的应用

针对结构面产状常规分类方法存在的不足,提出一种新型的结构面分类算法.基于K-Means算法的结构面分类,将人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)与K-Means算法相结合,建立了AFSA-RSK结构面分类算法.利用鱼群算法强大的寻优能力,代替K-Means算法对结构面产状聚心集进行搜寻,并通过K-Means算法进行聚类.聚类完成后,选择相应参数指标对聚类效果进行评价.针对存在的问题,对鱼群算法的步长和视野进行修正,提高寻找聚心集的精度,动态地调整了聚类过程.将改进后的AFSA-RSK算法与其他算法进行比较,结果表明在迭代速度、聚类精度以及内存占比上,改进后的AFSA-RSK算法都要更优,更适合在结构面分组方面的应用.     

一种基于信息粒度的高属性维稀疏数据聚类算法

目前的高属性维稀疏数据算法大多面向二态数据，而且没有聚类结果的评价方法，给应用带来很大局限。针对这些问题，给出一种基于信息粒度的高属性维聚类算法。首先通过设计面向数据稀疏特征的半模糊聚类算法对数据进行离散化，并基于此给出稀疏相似度和初始等价关系的定义，然后设计可变精度的二次聚类模型对初始聚类结果进行修正，使算法具有较强抗噪声能力，最后结合应用领域定义一种新的聚类质量的评价模型。实验证明，算法具有更广应用性，可提供多粒度分析结果，准确度更高，得到的聚类结果能真实反映数据的特征。     

基于属性加权的不完全数模糊 c 均值聚类算法

针对现有的不完全数模糊聚类算法未考虑样本各维属性对聚类贡献不同的问题,提出了基于属性加权的不完全数模糊c均值聚类算法.利用ReliefF算法评价各维属性的重要程度,通过加权欧式距离将属性权重结合入聚类,并能实现在聚类迭代过程中的缺失属性、隶属度及聚类中心的一体化求解.实验结果表明,该算法强调了重要属性在不完全数模糊聚类中的作用,能够得到更为准确的聚类结果.