二次幂耦合的K-means聚类算法研究

在聚类研究中,通常认为数据集的对象、属性等方面是满足独立同分布的,它们之间是互不影响的,然而实际上它们之间存在着某些潜在的联系,即非独立同分布。为了更好地挖掘其存在的潜在关系,将数据集进行二次幂处理,计算皮尔森相关系数后得到二次幂耦合的数据集样本,为了解决K-means聚类算法存在选取初始中心点的敏感性问题,基于密度的思想,通过计算密度参数合理调整高密度区域,利用聚类迭代的方法进行选点,将高密度区域中的密度最大点作为初始点,距离初始点最远点作为第二个点,以前两个点为中心聚类迭代得到两个质心,将距离两个质心最远的点作为第三点,以此类推,实验结果表明所给的算法能够得到较高的准确率,较少的迭代次数,以及相对较好的聚类效果。

非独立同分布下数值型数据的KNN算法改进

为挖掘数据的非独立同分布关系并解决传统KNN算法中存在的分类结果不准确的问题,提出一种非独立同分布下数值型数据的KNN改进算法。利用Pearson相关系数公式得出耦合相似度矩阵,通过该耦合相似度矩阵计算样本的类隶属度,通过ReliefF算法思想进行特征权重的计算,根据训练样本的类隶属度和特征权重更新类别决策规则,确定待分类样本的类别。对多个UCI数据集的验证结果表明,该算法能够有效提高分类准确率。