一种新的层次谱聚类算法

提出一种新的聚类算法——层次谱聚类算法.该算法在传统二分的SM谱聚类的过程中嵌入了层次聚类算法,目的是为了提高谱聚类的聚类正确率,同时又利用谱聚类纠正了层次聚类过程中所得到的歪斜划分.实验结果表明:提出的层次谱聚类算法的聚类正确率比层次聚类算法、谱聚类算法的聚类正确率都要高,同时又纠正了层次聚类过程中的歪斜划分.     

一种基于网格的层次聚类算法

传统的凝聚层次聚类算法的时间复杂度为O(n3),由于时间复杂度太高而无法应用到大的数据集.针对这一问题,提出了一种新的基于网格的层次聚类算法,先用基于网格的方法进行一次微聚类,然后再用凝聚的层次聚类算法进行聚类.在进行凝聚的层次聚类时,提出了一种新的簇间距离度量方法,该方法采用簇中权值最高的代表点的最小距离作为簇间的距离.理论分析和实验结果表明,基于网格的层次聚类算法比传统的凝聚层次算法具有更高的效率和正确性.     

一种基于余弦函数和矩阵变换的谱聚类算法

为了实现快速谱聚类分析,设计了一种基于余弦函数和矩阵变换的谱聚类算法(CMTSC).CMTSC将余弦函数和矩阵变换技术融入到了谱聚类算法之中.利用余弦函数构造了相似度矩阵W,跳过了传统谱聚类算法中设置尺度因子的过程,随后利用矩阵变换技术实现了矩阵W的特征值分解,降低了分解的计算复杂度.在UCI数据库中部分数据集上的聚类实验和Berkeley图像库中部分图像上的分割实验,验证了CMTSC的有效性和高效性.     

一种文本聚类算法

目的 通过对现有聚类常用算法的研究，给出一种适用于大规模中本数据集聚类的算法DBTC(density-based text clustering)。方法 采用在DBSCAN算法基础上改进提出的DBTC算法，对中本数据集进行聚类。结果 DBTC算法可以发现任意形状的簇，对中本聚类的准确率高达80％以上。结论 经过分析和实验证明DBTC算法比基本的DBSCAN算法更适合于大规模数据集。     

一种改进的模糊层次聚类算法

为解决模糊层次聚类算法无法收敛的问题,提出一种改进的模糊层次聚类算法.算法在分群前先进行数据处理,将特征向量相同的群合并成一个新的群,再使用模糊层次聚类算法分群,最后使用K-means算法将类簇收敛为想要的数量.实验结果表明,本算法具有较好的稳定性和分群效果,聚类质量高.     

基于最大频繁项集的层次聚类方法

几千年来,中医药领域的无数临床实践与理论研究积累了很多对哮喘病的治疗方剂,已有的基于距离的聚类算法在对哮喘方剂数据的聚类上不太有效.根据哮喘药方数据集高维稀疏性的特点提出一种基于最大频繁项集的层次聚类算法,此算法在哮喘方剂的聚类上取得了较好的效果.基于现有中药数据,设计并实现一个中药方剂数据挖掘平台,该平台将中药数据检索功能和中药数据挖掘功能集成起来,带来了极大的便利.     

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。     

一种新颖的词聚类算法

基于类的统计语言模型是解决统计模型数据稀疏问题的重要方法.传统的统计方法基于贪婪原则,常以语料的似然函数或困惑度(perplexity)作为评价标准.这种传统的聚类方法的主要缺点是聚类速度慢,初值对结果影响大,易陷入局部最优.本文提出了一种新颖的词相似度定义,在词相似度的基础上,还首次给出了词集合相似度的定义.基于相似度,提出了一种自下而上的分层聚类算法,这种方法不但能改善聚类效果,而且可根据不同的模型选择不同的相似度定义,因而提高聚类的使用效果.实验证明,该算法在计算复杂度和聚类效果上比传统的基于贪婪原则的统计聚类算法都有明显的改进.     

一种基于距离的增量聚类算法

在传统层次聚类基础上，提出并实现了一种基于距离的增量式聚类算法，并应用于粮食智能决策支持系统中，算法在保持层次聚类优点的基础上，利用原有的聚类结果提高聚类速度，并可以根据用户需要在聚类精度和聚类速度两方面选取一个适当的平衡点，有效地提高聚类分析的效率。     

一种基于语义距离的高效文本聚类算法

摘　要：提出了一种基于语义进行文本聚类的新方法。该方法从语义上具体分析文档,利用文档具体语义计算文档间的相似度,使得文档聚类结果更合理。文本聚类主要采用最近邻聚类算法,并提出第二次聚类算法改进最近邻算法对输入次序敏感的问题。类特征词的选择上根据相似度权重优胜略汰类特征词,使得最后类特征词越来越逼近类的主题。实验结果表明本文所提出的算法在聚类精度和召回率上均优于基于VSM的K-Means聚类算法。     

基于凝聚的层次聚类算法的改进

为提高基于凝聚的层次聚类算法的准确率.在研究了空间级约束适用情况的基础上,以Single Link算法为例,验证了空间级约束条件对聚类结果的影响.与实例级约束Single Link算法相比,空间级约束Single Link 算法只需较少约束条件即可达到较高准确率.实验结果证明,空间级约束可以有效提高聚类的准确率.     

一种基于随机抽取的有限深度层次聚类

聚类是数据挖掘中的关键问题,吸取了BIRCH算法中构造簇特征树来产生初始聚类中心的方法,提出了一种基于随机抽取的有限深度层次聚类算法(RSLDCH算法),采用随机抽取样本、限制特征树深度、构建叶子节点链表技术从而提高了算法的时间效率和聚类效果.实验表明,RSLDCH较BIRCH在运行速度和聚类效果上有一定的提高.     

基于分层聚类法的视频摘要技术

介绍基于分层聚类法的视频摘要技术，与以往视频摘要技术相比较，这种方法不用选取阚值，可以方便地控制关键帧数量，并对关键帧采用分层显示的方法，使视频摘要简单明了，为用户提供了非线形浏览视频的服务。最后提出一些改进措施。     

WSNs中基于快速聚类分析的算法实现

采用多层信任管理结构,通过改进快速聚类算法把网络节点分为若干个节点簇,参考簇的重心选择合适的簇头节点和中继节点,尽可能地缩短总传输距离以节省能耗,加强了无线传感器网络的安全保证。     

层次预处理的非负矩阵分解加权集成聚类算法

图像聚类是当前的研究热点，非负矩阵分解（non-negative matrix factorization, NMF）算法在图像聚类领域得到了广泛应用。但是单一的NMF算法无法应用于所有数据集，并且NMF算法直接在数据的原始空间进行处理，抗噪能力较差。集成聚类可以解决上述问题，集成聚类将若干个基础聚类结果合成一个一致性结果，不仅可以提高聚类的求解质量，还可以增强算法的鲁棒性。因此本文提出一种层次预处理的NMF加权集成聚类算法。该算法将层次划分、集成聚类和二部图的思想引入到NMF算法中。在预处理阶段，利用层次划分得到聚类数目。之后采用局部加权的方法得到协关联矩阵。最后利用基于二部图的一致性函数进行划分得到最终的聚类结果。在5个数据集上进行实验，验证了本文算法相对于传统算法和其他集成算法的有效性。     

关联估计的递阶多变量DMC算法

针对实际多变量预测控制算法中存在的离线计算复杂、实时性较差等问题,设计基于关联估计的递阶多变量动态矩阵预测控制(DMC)算法．文中分析算法的有效性和稳定性．说明算法的程序实现方法．实际造纸机控制结果表明。该算法具有简单、易实现、实时性好的特点．能够达到具有较好的控制效果。     

对层次聚类算法的改进

介绍了层次聚类算法的基本思想,在原算法的基础上,通过对类间距离进行预排序从而避免合并类时重新计算类间距离,该算法降低了计算的复杂度．实验表明,改进后的算法在与原算法聚类效果相同的情况下运行速度明显提高．     

基于Hellinger距离矩阵的层次型多分类算法研究

针对层次型多分类算法中二元分类器度量标准选择不合理而导致模型分类效果较差的现象,提出基于Hellinger距离矩阵的新度量方法.结果表明,该方法具有计算简单、不受数据分布不均影响等特点,可作为类别间重叠性的衡量;依据类别间重叠性越小可分性越强的节点选择方法,用该距离可构建分类性能更优的层次模型.实验结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于变换矩阵的自适应方向图控制

针对低快拍情况下自适应波束形成器输出方向图存在主峰偏移、副瓣电平较高的问题,提出一种低快拍情况下基于变换矩阵的自适应方向图控制方法.利用干扰空间与噪声空间特征向量之间的正交性,去除干扰空间特征向量,并对噪声空间特征向量进行均一化后生成变换矩阵,最后利用变换矩阵在最大信嗓比准则下进行波束形成.该方法可在小快拍数条件下有效地抑制干扰,并可同时保持静态方向图的副瓣特征.仿真结果验证了该方法的有效性和优越性.