基于全覆盖粒计算的K-medoids文本聚类算法

传统K-medoids聚类算法随机选取初始聚类中心,存在迭代次数增加、聚类结果波动较大的问题,因此提出基于全覆盖粒计算的K-medoids文本聚类算法。该算法定义了全覆盖平均粒度重要性的概念。首先对文本进行Single-Pass粗聚类,利用全覆盖粒度重要性和平均粒度重要性从粗聚类结果中产生初始聚类中心候选集,再基于密度和最大最小距离法则从候选集中选出初始聚类中心。通过实验验证,该算法的聚类迭代次数明显减小,聚类质量明显提高。     

基于划分的数据挖掘K-means聚类算法分析

为提升数据挖掘中聚类分析的效果,在分析数据挖掘、聚类分析、传统K-means算法的基础上,提出一种改进的K-means算法。首先将整体数据集分为k类,然后设定一个密度参数为■,该密度参数反映数据库中数据所处区域的密度大小,■值与密度大小成正比,通过密度参数优化k个样本数据的聚类中心点选取;依据欧几里得距离公式对未选取的其他数据到各个聚类中心之间的距离进行计算,同时以此距离为判别标准,对各个数据进行种类划分,从而得到初始的聚类分布;初始聚类分布得到之后,对每一个分布簇进行再一次的中心点计算,并判断与之前所取中心点是否相同,直到其聚类收敛达到最优效果。最后通过葡萄酒数据集对改进算法进行验证分析,改进算法比传统K-means算法的聚类效果更优,能够更好地在数据挖掘当中进行聚类。     

基于谱聚类的自加权多视图聚类算法研究

针对多视图聚类中如何更好地融合不同视图之间信息的问题,提出了一种多视图聚类算法。采用谱聚类中的归一化割算法,得到每个单视图的嵌入矩阵。通过最小化最终的全局图与各单视图之间的差距来学习最终的全局图。考虑到不同视图的重要性不同,使用了一种自加权的方式为每个视图添加权重。利用秩约束的方式控制全局图的连通分量个数。聚类结果可以从最终学习得到的全局图中直接得出,每个连通分量即为一个簇。通过在两个真实数据集上进行实验,对比该算法与其他类似算法在相同数据集上的聚类评价指标,得出该算法的聚类指标相比于对比算法有最大12%的提升。     

面向图表示社区检测的新型聚类覆盖算法

图表示社区检测使用图表示方法学习网络节点的向量表示,然后对节点向量进行聚类获得社团结构.然而经典的聚类算法在聚类节点向量时,得到的结果往往不能够体现社区的特性.提出一种新型的聚类覆盖算法,将聚类所得覆盖视为社区划分结果.首先在节点向量空间中计算得到每个簇的覆盖中心;然后根据覆盖中心到同类样本的平均距离作为覆盖半径,在向量空间中形成覆盖;最后对未覆盖的点做二次划分得到社区结构.在多个有真实和无真实标签网络的实验表明,所提出的算法可以得到更合理的社区结果.     

图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法

粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于有效确定粗糙聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。      

基于全覆盖粒度K-medoids算法的文本聚类及综合性能评估

为了弥补K-medoids算法容易引起收敛过程产生局部极小值问题,结合全覆盖粒度方面考虑,设计了一种基于全覆盖粒度K-medoids算法的文本聚类及其综合性能综合评估方法。以全覆盖粒计算作为参考依据,先计算出各文档特征词权重占比。通过Single Pass聚类算法完成样本集的聚类计算,获得粒度重要度指标,对剩余样本进行重新分配获得最近聚类中心,最终确保各对象与类簇中心距离达到一个稳定值。研究结果表明：全覆盖粒方法构建的K-medoids聚类算法可以实现聚类精度的显著提升。     

基于聚类算法的覆盖寻优研究

随着4G业务渗透率的增加,网络覆盖,尤其是深度覆盖能力,成为影响用户满意度的重要因素.城市无线环境越来越复杂,覆盖优化难度越来越大,传统优化手段费时、费力,无法满足当前需求.如何以较少投资,实现网络弱覆盖问题的精准定位并快速解决是亟待研究的课题.本文应用大数据,提出了基于聚类传播模型的MR(measurement re...     

聚类算法及聚类融合算法研究

基于常用聚类算法及聚类融合算法进行了研究。首先阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及特点,接下来对近年来聚类融合的方法和研究现状进行了综述,并对如何产生高效的聚类成员和共识函数如何构建才能产生高效的聚类融合算法进行了说明。运用改进的随机投影算法来生成聚类成员,实验表明随机投影是一个生成聚类成员的很有效的方法。最后得出运用聚...     

基于DBSACN聚类算法的XML文档聚类

为了满足对XML文档集合进行数据挖掘需求,本文提出了根据XML文档树的语义信息和结构信息来计算其结构相似度,通过结构相似度构造其结构相似度矩阵,在此基础上应用DBSCAN算法来对XML文档集合进行聚类.与其他聚类算法相比,其聚类的速度得到了很大的提高.     

基于K-means聚类算法优化方法的研究

针对传统K-means聚类中存在的一系列问题,文中提出了一种基于K-means聚类的改进算法。该算法首先利用K-means++聚类从数据中选择K个距离尽可能远的对象作为初始聚类中心,然后利用K-mediods聚类选择数据样本的中位数作为聚类中心的对象,最后与两步聚类结合。通过对几个常用UCI标准数据集进行仿真实验,结果表明该算法比传统算法更优。     

基于粗集与遗传算法相结合的文本模糊聚类方法

该文将粗集与遗传算法相结合的方法成功应用于文本模糊聚类.在聚类过程中,将权重参数的设定也通过编码由遗传算法确定,从而使得权重参数的设定具有科学性和可操作性,避免了在类似算法中确定权重时的主观性和不可靠性.最后的实例说明了算法的可行性.     

基于粗糙集边界的V-支持向量聚类算法

根据粗糙集理论的边界区域和V-支持向量机的优点对支持向量聚类算法进行改进。使用核函数进行特征空间的映射,发现最小粗糙球的包络点。根据上近似集与下近似集,定义粗糙球的内半径r和外半径为R。数据点映射若位于下近似区,则属于一个确定的聚类;若边界的点位于上近似区,属于不确定的聚类,位于球体外的点属于孤立点。实验结果表明,该聚类算法可以不需要额外的计算开销,能够解决任意形状的软聚类问题,有效地处理边界点。     

基于粗糙集和模糊聚类的超谱波段约简

由于超光谱图像数据量大,维数高给分类识别处理带来不便,该文提出一种可行有效的波段约简方法.通过FCM聚类将原始波段划分为若干等价波段组,然后根据最大隶属度原则只保留每组中具有代表性的波段,达到维数减小的目的。其中,模糊聚类中相似度的定义是基于超谱相邻波段间的相关性,利用粗糙集理论中的处理属性依赖性的方法合理表达出来。实验表明,这一方法既有效地缩减了高维数据,又尽可能少地损失有用信息,保持了原始波段的分类能力。     

约束蚂蚁聚类算法

通过对真实世界蚁群的模拟仿真,提出一种基于随机游走的约束蚂蚁聚类算法来处理以must-link和can-not-link形式出现的约束聚类问题.在人工数据集和UCI标准数据集上的实验结果表明我们的算法优于无监督的蚁群聚类算法和COP-Kmeans算法.     

汉语文本聚类及其算法设计

主要针对传统的聚类算法倾向于识别大小类似的球形聚类簇，且对离群数据较为敏感等问题，利用聚类簇代表点选取的方法，同时结合基于人进行聚类判断所遵循的基本原则，即聚类中对象间距离应小于聚类间距离，设计了一种有效的聚类算法，实验结果表明算法是有效的。     

基于粗糙集的图像聚类分割方法研究

结合粗糙集理论和K-均值聚类算法,提出了一种图像分割方法。将原图像按等价关系进行划分,基于属性约简的概念对不同区域按照不可分辨关系分类。分割结果表明,文中方法是一种有效的图像分割方法,具有良好的鲁棒性。     

拉普拉斯加权聚类算法

 本文提出了一种用于聚类分析的加权聚类算法,通过利用拉普拉斯权,将聚类对象之间的结构信息自动转换为对象的权重.由于拉普拉斯权能够描述数据的邻域结构,从而能够更好的聚类.该加权聚类算法在性能上比经典聚类算法有较大改进,还具有对孤立点鲁棒、适合类别不平衡数据聚类、对聚类个数不敏感等优点.人工数据集以及UCI标准数据集上的实验证实了本文算法的可行性和有效性.     

基于样本加权的可能性模糊聚类算法

可能性模糊聚类算法解决了噪音敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个待分析样本对聚类的贡献相同,导致离群点或噪声点对算法的干扰较强,算法迭代次数过大.为此,提出一种基于样本加权的可能性模糊聚类算法,新算法具有更快的收敛速度,对标准数据集和人工数据集加噪后的测试结果表明,该算法具有更强的鲁棒性,在有效降低时间复杂度的同时能够...     

一种改进的模糊聚类算法

ＦＣＭ（Ｆｕｚｚｙ Ｃ－Ｍｅａｎｓ）算法是一种基于目标函数优化的模糊聚类方法,其收敛地于初始条件敏感。与ＨＣＭ（Ｈａｒｄ Ｃ－Ｍｅａｎｓ）算法相比,ＦＣＭ算法的模糊分割矩阵提供的信息更加丰富。本文采用冗余聚类中心初始化,根据模糊分割矩 列和以及实际的要求逐级减少类别数目。实验结果显示改进的算法得到的收敛中心稳定,并且中以融合有关数据分布的先验知识得到所期望的结果。     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。