基于模糊C-means的多视角聚类算法

目前多数多视角聚类算法属于"刚性"划分算法,不适用于处理具有聚簇重叠结构的数据集,为此,提出一种基于模糊C-means的多视角聚类算法(简称FCM-MVC),该算法利用隶属度描述对象与类别的关系,能够更真实地描述具有聚簇重叠结构数据集的聚类结果。FCM-MVC算法同时利用多个视角信息,自动计算每个视角的权重。研究结果表明:FCM-MVC算法能够有效处理具有聚簇重叠结构的数据集;与已有的3种经典的多视角聚类算法相比,该算法获得的聚类精度更高。     

低秩张量分解的多视角谱聚类算法

针对传统多视角学习算法只关注从多视角中提取共享信息而忽略了各视角的特有信息和高阶关联的问题,提出了一种基于截断核范数的低秩张量分解的多视角谱聚类算法。计算各视角的样本相似度矩阵和转移概率矩阵,构建一个包含各视角马尔可夫转移概率矩阵的张量,从而保留各个视角的信息。采用基于张量奇异值分解的截断核范数约束目标张量的秩。通过最小化张量截断核范数,学习到一个既包含各个视角共享信息又具有高阶关联的张量。利用迭代最优化算法求解目标函数,将求得的目标张量输入谱聚类算法得到聚类结果。在4个不同类型数据集上进行实验并与传统聚类算法进行了对比,结果表明:所提算法在4个数据集上的标准互信息度量值比标准谱聚类算法的分别提高了7.9%、24.9%、29.5%、8.1%,比LT-MSC算法的分别提高了3.4%、18.1%、17.6%、6.6%。通过对非负平衡参数在0.000 1～100之间的测试发现,所提算法表现基本稳定,在非负平衡参数取0.1～1之间表现良好。与传统多视角聚类算法相比,所提算法可有效增强各视角之间的互补性和高阶关联,并且具有良好的准确性和鲁棒性。     

深度低秩多视角子空间聚类

针对目前深度多视角子空间聚类算法因为缺少对自表达矩阵的低秩表示约束而导致的模型缺乏鲁棒性的问题,提出了深度低秩多视角子空间聚类算法。在深度多视角子空间聚类算法的基础上,通过矩阵分解将自表达层分解为多视角一致性自表达层和单视角特异性自表达层,得到具有低秩线型约束的双层自表达模块;强制所有视角的一致性自表达层的参数相同、特异性自表达层的参数各不相同,充分利用多视角数据的互补性;将自表达模块嵌入到每个视角的深度自编码器中,得到可以通过反向传播算法求解的深度低秩多视角子空间聚类模型;在深度模型训练中,一致性自表达层学习多视角数据的一致性信息,特异性自表达层学习单个视角的独特信息,双层自表达模块隐性地添加了低秩表示约束。6个公开数据集上的实验结果表明:与深度多视角子空间聚类算法相比,所提算法的聚类正确率平均提升了0.064,标准化互信息提升了0.064;所提算法的正确率和标准化互信息优于其他11种先进聚类算法的,聚类正确率最大提升了0.097,标准化互信息最大提升了0.103。     

基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类算法

目前多数多视角聚类算法不考虑噪声问题,为了更有效地分析含有噪声数据的聚簇结构,提出了一种基于可能性C-均值的鲁棒多视角聚类(PCM-RMVC)算法,该算法同时利用多个视角空间中的特征信息,最小化每个视角空间中数据对象与聚簇中心的距离.推导出数据隶属度和每个视角权重的迭代更新规则,设计出聚类过程的迭代算法.实验表明:PCM-RMVC算法对噪声具有较强的鲁棒性,并且聚类效果优于五种有代表性的多视角聚类算法.     

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.     

仿射传播和谱聚类的船舶轨迹聚类

针对谱聚类算法中常用的K-means算法对特征向量空间进行聚类初始值敏感等问题,提出了一种新的基于仿射传播(AP)的谱聚类算法。首先,利用动态时间规整(DTW)距离度量各船舶自动识别系统(AIS)轨迹之间的结构相似性,得到距离矩阵;其次,使用快速AP聚类算法改进传统谱聚类算法,基于指定的类别数对内河桥区水域船舶AIS轨迹数据进行实例验证。仿真实验结果表明:本文算法在不增加时间复杂度的基础上,比传统谱聚类算法有更高的鲁棒性,且实验准确率提高5.24%。     

非线性多视角子空间聚类方法

不同视角特征构成的数据比单视角特征具有更多的信息,充分利用多视角特征可以提高聚类效果.由于不同视角空间中的特征不具有可比性,基于线性表示理论的子空间学习方法通过学习表示矩阵挖掘互补信息.但现实数据多是非线性的,线性表示理论不利于发现数据的非线性关系.针对该问题,采用非线性投影及流形正则项来刻画多视角下的非线性数据,实验结果表明,所提方法能够对多视角数据进行有效聚类.     

一个基于谱图分割的简单聚类算法

目前谱聚类在文本分类、图像分割和信息检索等领域的应用越来越引起研究者的重视,并取得了一定的成果、但是,大多数已有的谱聚类算法需要事先给定聚类数．在k-means算法、EM等聚类方法中也存在相似的问题、在此介绍了一种简单的容易实现的谱聚类算法,可以自动确定合适的聚类数．实验表明本算法结果很好、     

自适应的模糊谱聚类算法在文本聚类中的应用

传统聚类算法如k-means算法存在对样本空间形状敏感、一个样本点只能严格属于一个聚簇、需要人工指定聚簇数目等不足,这些不足之处都限制了文档聚类质量的提升。现有的模糊谱聚类算法只能解决前两个问题,而对于聚簇数目的自动确定却无能为力,因此本文提出一种自适应模糊谱聚类算法,该算法在模糊谱聚类的基础上引入自适应算法,解决聚类数目需要人工指定的问题。实验表明,将该方法用于文本聚类中可以取得较好的效果。     

基于谱聚类的词和文档的联合聚类

文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.     

一种新的平衡化谱聚类方法

针对传统谱聚类算法在非平衡数据集上聚类效果不理想的问题，提出了一种平衡化谱聚类算法，该算法在传统谱聚类目标函数的基础上加入了对聚类隶属度矩阵的近似正交约束，从而得到新的聚类目标函数.实验结果表明，新算法可以缓解传统谱聚类产生的均匀效应，提升了在非平衡数据集上的聚类纯度.     

基于方差优化谱聚类的热点区域挖掘算法

为改善交通拥堵的情况,本文利用聚类分析方法对移动轨迹数据进行挖掘,识别居民出行的热点区域。传统的Ng-Jordan-Weiss （NJW）谱聚类算法常使用K-means聚类算法来实现最后的聚类操作,然而K-means聚类算法存在对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,影响对热点区域的挖掘结果。因此,本研究将方差优化初始中心的K-medoids聚类算法运用到谱聚类算法最后聚类阶段,提出基于方差优化谱聚类的热点区域挖掘算法（Hot Region Mining algorithm based on improved K-medoids Spectral Clustering,HRM-KSC）,然后在真实的轨迹数据集上进行试验。试验结果发现,HRM-KSC算法聚类结果的轮廓系数更高,表明HRM-KSC算法改善了NJW谱聚类算法,提高了聚类质量。     

K近邻的自适应谱聚类快速算法

谱聚类算法建立在谱图划分理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。然而,谱聚类算法涉及如何选取合适的尺度参数σ构造相似度矩阵的问题。并且,在处理大规模数据集时,聚类的过程需要较大的时间和内存开销。研究从构造相似度矩阵入手,以传统NJW算法为基础,提出一种基于K近邻的自适应谱聚类快速算法FA-SC。该算法能自动确定尺度参数σ;同时,对输入数据集分块处理,并用基于K近邻的稀疏相似度矩阵保存样本信息,减少计算的内存开销,提高了运行速度。通过实验,与传统谱聚类算法比较,FA-SC算法在人工数据集和UCI数据集上能够取得更好的聚类效果。     

基于核心点的大数据谱聚类算法

针对谱聚类性能优异但因计算复杂度太高而无法应用于大数据的问题,提出一种将谱聚类应用于大数据的新算法.首先,基于数据相似性与随机抽样选取核心点集,并利用核心集对大数据分组;然后在核心集上应用谱聚类;最后综合核心集的聚类结果和数据的分组信息完成大数据聚类.该算法既将谱聚类推广到大数据,又通过核心点选取降低了噪声及异常数据的影响.实验充分验证了推广后的谱聚类应用于大数据的高效性.     

基于信息熵属性赋权的谱聚类算法研究

针对谱聚类算法在处理较大规模的样本时,在存储空间和计算时间上都存在瓶颈问题,文章分析了目前常见的两种解决方式,即基于稀疏化t近邻的谱聚类和基于Nystr9m矩阵低秩逼近的谱聚类方法.为了进一步提高这两种谱聚类算法的准确度,提出了采取基于信息熵属性赋权的欧式距离来计算样本间的相似度的方法.首先,计算样本各属性的权重;然后,计算样本间的相似度矩阵并应用到稀疏化t近邻的谱聚类和Nystr9m矩阵低秩逼近的谱聚类方法中;最后,在多个数据集上进行了验证.实验结果表明该方法在一些数据集上的聚类精确度要比原来谱聚类算法高,尤其在Pendigits数据集上,基于信息熵赋权的稀疏化t近邻谱聚类比稀疏化t近邻谱聚类方法精确度提高15.11%.     

一种基于流形距离核的谱聚类和量子聚类融合算法

谱聚类是一种基于图谱划分理论的聚类算法,本质上是将聚类问题转化为图的最优划分问题;量子聚类可以充分挖掘数据样本的内在信息,是一种基于划分的无监督聚类算法.为了充分发挥谱聚类算法和量子聚类算法的优势,本文提出了一种基于流形距离核的谱聚类和量子聚类融合算法(MFD-NJW-QC).首先,计算数据集的流形距离核矩阵,构造相应的拉普拉斯矩阵;其次,根据拉普拉斯矩阵的若干最大特征值对应的特征向量构造新数据集,并使用量子聚类算法对新构造的数据集进行聚类,从而得到原始数据的类标签;最后,基于7个人工数据集和5个UCI数据集验证MFD-NJW-QC算法的聚类性能.结果显示,MFD-NJW-QC算法能够明显提高聚类性能,尤其对于具有流形结构,且类簇大小不平衡、密度分布不均匀的数据集优势更为突出.     

基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法

谱聚类是目前最有效的视频镜头聚类算法之一,但是如何自动选择最优化的分类个数仍是谱聚类算法中的难题。该文提出一种基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法,对每个镜头采用分区域的Gauss混合模型(DGMM)进行特征建模,并提取模型参数特征作为镜头谱聚类的特征向量,通过构造DGMM和谱聚类的联合评价函数来自动选择最优化的分类个数和特征空间维数。实验结果表明,该文提出的算法比原有谱聚类算法分类结果更加准确和有效。     

一种基于成对约束的谱聚类算法

聚类通常被认为是一种无监督的数据分析方法,在聚类搜索过程中充分利用先验信息会显著提高聚类算法的性能。本文通过成对约束来调整点与点之间的相似矩阵,然后对其优化,并结合谱聚类算法,得到一种很有效的聚类算法——基于成对约束的半监督谱聚类算法(SSCA)。实验表明,该算法有很好的聚类效果。     

基于信息熵-模糊谱聚类的非均质碎屑岩储层孔隙结构分类

提出基于信息熵-模糊谱聚类算法的孔隙结构自动分类技术,应用谱聚类算法解决凸分布聚类问题,实现全局收敛,有效避免"维数灾难"。根据信息熵理论对谱聚类算法中的尺度参数进行优化,得到孔隙结构类型。在此基础上,结合模糊数学算法得到每个样本对孔隙结构类型的隶属度,根据隶属度最优法则(样品对某一类孔隙结构的隶属度大于70%)确定不同样本所属孔隙结构类别。研究结果表明:该算法所得孔隙结构分类结果与试油、试采等生产测试结果十分吻合,工程应用效果十分明显。     

稀疏谱聚类方法及应用

提出了一种新的谱聚类算法:基于K-Medoids的SSKM聚类,不仅利用距离指数变换函数及稀疏化算法构建了分块对角矩阵以重新解释样本之间的相似度,还结合PAM算法取代传统谱聚类中的k-means算法对特征向量聚类以提高算法的聚类稳定性.为了使SSKM算法能够有效地处理高维数据,引入了高相关系数过滤及主成分分析降维技术,提出了SSKM算法的新版本HSSKM,能够识别高维数据结构以减少原始数据的特征规模.模拟数据及高维基因表达数据结果表明新算法具有聚类稳定、聚类结果更精确等显著性能.