基于自表示的双图规格化特征选择聚类

特征选择得到的识别特征可以用于聚类分析,提高聚类分析的质量.受数据自表示特性和双图规则化学习的启发,提出了一种新的特征选择聚类算法.利用数据和特征的自表示特性,不仅保留了数据的流形信息,而且保留了特征空间的流形信息.此外,为了充分发挥双图模型的作用和鉴别局部聚类的效果,加入局部判别特征选择聚类,大大提高了聚类的有效性和...     

一种基于度量距离学习的图像检索方法

CBIR系统由于受图像低层特征的限制,制约了它的检索效果。机器学习和统计方法是一种有效的提高检索性能的方法,但通常需要大量的训练样本才能达到满意的检索精度。提出一种理想的距离度量函数,在对图像进行简单分类并提供少量训练样本的基础上,通过类的距离度量矩阵M的学习来考虑分量之间的相关性。这个度量导入二次最佳化问题的解,将训练样本类结构的倾斜最小化。试验结果表明,该方法能在学习样本极少的情况下提高检索的性能。     

基于互信息的Web文档聚类方法

由于网络信息的激增,如何充分利用大量的信息,并有效地为Web用户服务成为一个急需解决的问题。相关研究表明利用Web文档聚类的方法可以缩小信息检索的范围,提高查询准确率。通过分析Web文档的特征以及常用Web文档聚类方法的优缺点,提出了一种基于互信息理论的Web文档聚类的方法。在聚类的过程中,计算特征词之间的互信息值,根据阈值判断特征词是否属于同一类别。实验结果表明,该方法与K-Means聚类算法相比较,在准确率和召回率方面均有提高。     

Scalable classification by clustering： Hybrid can be better than Pure

The problem of scalable classification by clustering in large databases was discussed. Clustering based classification method first generates clusters using clustering algorithms. To classify new coming da-ta points, it finds the κ nearest clusters of the data point as neighbors, and assign each data point to the dominant class of these neighbors. Existing algorithms incorporated class information in making clustering decisions and produced pure clusters （each cluster associated with only one class）. We presented hybrid cluster based algorithms, which produce clusters by unsupervised clustering and allow each cluster associ- ated with multiple classes. Experimental results show that hybrid cluster based algorithms outperform pure ones in both classification accuracy and training soeed.     

基于连通图动态分裂的聚类算法

当前大部分的聚类算法都难以处理任意形状和大小、存在孤立点和噪音以及密度多变的簇,为此,文中提出了一种基于连通图动态分裂的聚类算法.首先构造数据集的l-连通图,然后采用动态分裂策略对l-连通图进行分割,把数据集分成多个互不相连的连通图子集,每个连通图子集为一类.实验结果表明,所提出的算法能够有效地解决任意形状和大小、存在孤立点和噪音以及密度多变的簇的聚类问题,具有广泛的适用性.     

自然资源强力开发地区企业集聚与区域竞争力研究

对传统区域发展理论进行了评价,指出其中存在着一定的问题:过分强调自上而下的方式、重视物质基础设施而忽视社会资本、重视区域发展外力而忽视区域的内部力量、重宏观轻微观、重发达区而忽视欠发达区等.在此基础上,提出自然资源强力开发区的相关研究在一定程度上可弥补上述缺陷,是探索人地关系较为理想的研究地域.接着分析了自然资源强力开发地区中企业集聚的优势,并指出创新网络是提升区域竞争力的有效途径.最后,从企业集聚的视角设计了区域竞争力的研究思路.     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

基于灰色系统理论的360°绩效考评

文章基于对现行的绩效考评方法的特点和有效性的分析,构建了360°绩效考评层次结构模型,利用层次分析法并结合德尔菲法确定各考评指标的权重,再运用灰色系统理论的原理和方法,提出一种以定量分析为主并与定性分析相结合的360°绩效考评方法;通过实例分析,此方法具有把各层考评者提供的"贫信息"做出系统综合的优点,最终不仅能得到被考评者的总评所属灰类及优劣顺序,而且可以得到各级指标所属灰类和具体的灰色评价权数,使360°绩效考评较好地达到了绩效反馈目的。     

基于超图聚类的用户行为模式挖掘

为解决代理服务器端用户行为日志的高维特征,提出一种基于超图模型的Web会话聚类方法。该方法利用页面归约和隐含在会话中的时间等统计信息描述会话,并在此基础上利用基于关联规则的超图对用户会话进行聚类,可以在较高层次上发现代理服务器端的用户行为模式。实验结果表明,该方法可以在大型的代理日志文件集中挖掘出有意义的用户行为模式,有效揭示用户的行为规律。     

混合型模糊聚类分析方法及其应用

在动态聚类方法和模糊ISODATA方法的基础上,提出了混合型模糊聚类分析方法.该方法首先利用传统的传递闭包方法得到1个初始分类,并在此基础上提出初始分划矩阵,根据考虑权重因子的模糊ISODATA方法对相关数据进行迭代计算,从而对数据进行有效分类.以股票分类为例对该方法进行实证分析,分析结果表明,应用该方法可以对股票进行有效分类优选.