面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法

针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首先在局部密度公式中引入基于sigmoid函数的权重系数,增加稀疏区域样本的权重,结合逆近邻思想,重新定义了样本的局部密度,有效提升类簇中心的识别率;其次,引入改进的样本相似度策略,利用样本间的逆近邻及共享逆近邻信息,使得同一类簇样本间具有较高的相似度,可有效改善稀疏区域样本分配错误的问题。在密度分布不均、复杂形态和UCI数据集上的对比实验表明,本文算法的聚类效果优于IDPC-FA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC和DPCSA算法。

基于共享邻近度和概率分配的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类(DPC)算法难以准确找到流形数据的类簇中心以及剩余样本点分配过程易发生连带错误等问题,提出了一种基于共享邻近度和概率分配的密度峰值聚类(SP-DPC)算法。基于K近邻和共享K近邻定义了样本点间的共享邻近度,使用共享邻近度重新定义了样本点的局部密度,从而找到正确的类簇中心;利用样本点的K近邻信息,提出传递概率分配策略和证据概率分配策略共同优化剩余样本点的分配,从而避免分配连带错误;在17个合成数据集和12个UCI数据集上进行实验,将SP-DPC算法与DPC算法、SKM-DPC算法、DPC-NN算法、DBSCAN算法、K-means算法进行对比,实验结果表明SP-DPC算法在AMI、ARI、FMI这3个评价指标上整体取得了相对最优值,聚类效果优于其他对比算法。

基于改进密度峰值算法的轨迹聚类

为解决用户群体移动轨迹划分和密度峰值聚类算法自身局限性的问题,以校园轨迹为对象,考虑时间和位置语义信息层面的信息,建立网络用户间的相似性度量模型,提出一种基于共享近邻贡献度的密度峰值聚类算法(density peak clustering based on shared nearest neighbor contribution,SNNC-DPC),结合信息熵理论,通过最小化局部密度熵自适应选择截断距离;在局部密度计算上,利用共享近邻贡献度重新计算局部密度,更加全面地反映数据分布的特性;采用非线性变换方法选取决策值,解决聚类中心选取困难且方法单一的问题。在真实校园轨迹数据集上实验,验证了改进算法的有效性。

面向流形数据的共享近邻密度峰值聚类算法

流形数据由一些弧线状或环状的类簇组成,其特点是同一类簇的样本间距离差距较大。密度峰值聚类算法不能有效识别流形类簇的类簇中心且分配剩余样本时易引发样本的连续误分配问题。为此,本文提出面向流形数据的共享近邻密度峰值聚类(density peaks clustering based on shared nearest neighbor for manifold datasets,DPC-SNN)算法。提出了一种基于共享近邻的样本相似度定义方式,使得同一流形类簇样本间的相似度尽可能高;基于上述相似度定义局部密度,不忽略距类簇中心较远样本的密度贡献,能更好地区分出流形类簇的类簇中心与其他样本;根据样本的相似度分配剩余样本,避免了样本的连续误分配。DPC-SNN算法与DPC、FKNNDPC、FNDPC、DPCSA及IDPC-FA算法的对比实验结果表明,DPC-SNN算法能够有效发现流形数据的类簇中心并准确完成聚类,对真实以及人脸数据集也有不错的聚类效果。

基于共享近邻的自适应谱聚类

谱聚类是一种极具竞争力的聚类算法.相似度定义对谱聚类算法的性能有至关重要的影响.本文用两点的共享近邻数目表征局部密度,从而获知隐含的簇结构信息.将这一信息与自调节的高斯核函数结合,提出了基于共享近邻的自适应相似度及相应的谱聚类算法.它满足聚类假设的要求,具有局部密度的自适应性,能有效识别数据点之间的内在联系.典型人工和真实数据集上的实验结果证明了算法的有效性.

K均值聚类算法初始质心选择的改进

聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类的结果不是最优的。针对K均值聚类算法中的随机指定初始质心的缺点,提出了基于密度和最近邻相似度的初始质心选择算法,实验显示该算法可以生成质量较高而且较稳定的聚类结果,但是改进的算法需要事先设定最近邻相似度的阈值计算量较大等缺点,还有待改进。

基于工艺相似的冲压件实例检索方法

为充分应用冲压工艺的成功经验,提出了一种基于工艺相似的冲压件实例检索的方法。首先,从冲压件3维模型中提取特征与特征间约束,并根据冲压件材料信息表,获得材料的厚度、强度和硬度。然后,从工艺相似的角度,分两个阶段计算新旧冲压件实例的相似度。第一阶段以平面为基准计算冲压件拓扑关系相似度,过滤掉一些完全不相似和不太相似的旧实例,得到一批较为相似的旧实例,缩小了后续阶段的检索空间;第二阶段通过比较新旧实例间特征、约束和材料的综合相似度,从第一阶段获得的一批旧实例中得到一个最相似的旧实例。最后,通过实例验证了该方法的有效性。

协同过滤算法中的相似度优化方法

在协同过滤推荐系统中,通过对稀疏评分矩阵进行填充,可以提高对用户相似度的度量效果和系统的推荐精度。不同填充方法对相似度计算结果的影响存在较大差异。为解决该问题,针对3类填充方法构建的评分数据集,以最近邻算法进行推荐,分析传统相似度和基于云模型的相似度经2种方法优化后的度量效果,分别为各填充方法选取最有效的相似度优化方案。

多扩展目标滤波器的量测集划分算法

针对不同扩展目标产生的量测密度差别较大时的量测集划分问题,为扩展目标概率假设密度(PHD)滤波器提出了一种基于共享最近邻(SNN)相似度的量测集划分算法。量测间的SNN相似度可体现量测在量测空间局部分布情况,考虑了量测周围的量测信息,因此提出的SNN相似度划分法能够较好地划分量测密度差别较大的量测集,进而提高了扩展目标的跟踪性能,且基于提出的划分算法的PHD滤波器计算量也所减少。

改进的共享型最近邻居聚类算法

聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义,并且当数据的维增加时,其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN,提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN,并将RSNN应用于高速公路交通数据集上,解决了SNN算法在“去噪”、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处。实验结果表明,RSNN算法比SNN算法在时空数据集上具有更好的聚类效果。

一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法

稀疏表示人脸识别算法的主要思想是:一个未知的测试图像可以近似表示为所有与其隶属同类的训练样本的一个线性组合.然而,人脸之间存在着极大的相似性,同时易受到外部环境的影响,人脸分类的本身存在着一定的不确定性.针对这种不确定性,结合模糊集合理论,提出了一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法.首先,引入一个非线性函数描述人脸的相似性程度.然后,基于该相似性度量以及最近邻分类器思想,定义一个自适应的模糊隶属度函数来分配人脸对类的隶属程度.而这一过程恰使得这些隶属度是稀疏化的.最后,将稀疏化的模糊隶属度作为训练样本表示测试样本的权值系数,进而重构测试图像.采用MATLAB在ORL和Yale人脸数据库上进行仿真实验,验证了该算法的有效性和稳定性.

基于共享最近邻的离群检测算法

为识别混合属性数据集中的离群点,提出了一种基于共享最近邻的离群检测算法,通过计算增量聚类结果簇间的共享最近邻相似度,不但能够发现任意形状的簇,还可以检测到变密度数据集中的全局离群点。算法时间复杂度关于数据集的大小和属性个数呈近似线性。在人工数据集和真实数据集上的实验结果显示,提出的算法能有效检测到数据集中的离群点。

密度不敏感的近邻传播聚类算法研究

近邻传播算法在非凸形、密度不均匀的数据集上很难得到理想的聚类结果。为此,基于核聚类的思想,将数据集非线性地映射到高维空间,使数据集更加分离。利用共享最近邻的相似度度量方法,提出一种密度不敏感的近邻传播算法DIS-AP,以弥补原算法易受特征集维数和密度影响的缺点,从而有效解决数据集非凸和密度不均匀问题,拓宽算法的应用范围。仿真实验结果证明,DIS-AP算法具有更好的聚类性能。

基于密度系数和共享近邻的谱聚类

针对self-tuning谱聚类算法采用自适应高斯核计算相似度的方法对一些复杂结构的数据集无法正确聚类的问题,提出一种基于密度系数和共享近邻的谱聚类算法.首先计算每个样本点的密度系数,由密度系数阈值计算样本点的权值和加权的自适应核参数;然后根据密度系数阈值优化互为K近邻图并计算样本点之间共享近邻点的个数;最后根据核参数和共享近邻点的个数计算所有样本点之间的相似度并进行聚类.分别在人工数据集和真实数据集上进行实验,结果表明本文方法在处理一些复杂结构的数据集时可以得到更优越的聚类效果.

基于共享最近邻的密度自适应邻域谱聚类算法

在谱聚类算法没有先验信息的情况下,对于具有复杂形状和不同密度变化的数据集很难构建合适的相似图,且基于欧氏距离的高斯核函数的相似性度量忽略了全局一致性。针对该问题,提出一种基于共享最近邻的密度自适应邻域谱聚类算法(SC-DANSN)。通过一种无参数的密度自适应邻域构建方法构建无向图,将共享最近邻作为衡量样本之间的相似性度量进而消除参数对构建相似图的影响,体现全局和局部的一致性。实验结果表明,SC-DANSN算法相比K-means算法和基于K最近邻的谱聚类算法(SC-KNN)具有更高的聚类精度,同时相比SC-KNN算法对参数的选取敏感性更低。

改进的粒度支持向量机在甲醇合成中的应用

针对甲醇合成过程中的复杂性和非线性等问题,利用共享最近邻(SNN)相似度将训练样本划分成若干个信息粒,然后分别进行支持向量提取,最后将提取出的支持向量融合,建立最终粗甲醇转化率预测模型。试验结果表明,改进的粒度支持向量机(GSVM)可以将"冗余数据"进行删减,获得更"稀疏"的回归模型,精度也高于传统支持向量机的粗甲醇转化率模型,从而能更好地指导甲醇生产。

基于Canopy和共享最近邻的服务推荐算法

为辅助银行机构进行精准的服务推荐,提出了基于改进的Canopy和共享最近邻相似度的聚类算法。基于该算法对用户进行细分,针对用户群特点进行精准服务推荐。该算法首先采用最大值和最小值对Canopy算法进行改进,并应用该算法得出初始聚类结果,然后利用共享最近邻相似度算法对聚类结果中的交叉部分数据进行归类,最终得出用户聚类数据。该算法在某银行对真实客户数据进行应用,选择基于客户的贡献度、忠诚度和活跃度3个指标进行聚类,结果表明,该算法提高了客户细分的质量和聚类的效率,聚类结果对于客户的消费数据刻画非常准确,能够为银行的精准服务推荐提供数据支持。

基于共享近邻相似度的密度峰聚类算法

密度峰聚类是一种基于密度的高效聚类方法,但存在对全局参数dc敏感和需要人工干预决策图进行聚类中心选择的缺陷。针对上述问题,提出了一种基于共享近邻相似度的密度峰聚类算法。首先,该算法结合欧氏距离和共享近邻相似度进行样本局部密度的定义,避免了原始密度峰聚类算法中参数dc的设置;其次,优化聚类中心的选择过程,能够自适应地进行聚类中心的选择;最后,将样本分配至距其最近并拥有较高密度的样本所在的簇中。实验结果表明,在UCI数据集和模拟数据集上,该算法与原始的密度峰聚类算法相比,准确率、标准化互信息(NMI)和F-Measure指标分别平均提高约22.3%、35.7%和16.6%。该算法能有效地提高聚类的准确性和聚类结果的质量。

基于特征迭代的短文本去重算法

由于短文本具有词频单一、结构简单等特点,基于传统特征选取方法的文本去重算法不适合短文本。为此,提出一种适合短文本特点的去重算法,利用SimHash算法产生短文本的指纹,使用共享最近邻算法对指纹进行聚类,根据聚类结果增删初始特征,迭代直至收敛,从而实现短文本的去重检测。在真实数据集上的实验结果表明,与现有的文本去重算法相比,该算法对于短文本具有更好的去重效果。

引入共享近邻加权图的Chameleon算法

针对Chameleon算法中采用距离函数度量数据点间的相似度,导致距离相近的两个点可能仅拥有很少的共同特征,最小二分实际操作困难,合并时需要人工指定阈值以及一旦合并完成后不能撤销的问题,对Chameleon算法进行改进,提出一种引入共享近邻加权图(WSnnG)的Chameleon算法。该算法以数据对象间的共享近邻数来衡量相似度,进一步构造WSnnG,再利用网络模块性评价函数指导最小二分,然后以结构等价相似度作为合并的依据,最后通过引入内聚度度量函数解决合并后不能撤销的问题。在UCI数据集及4个二维人造数据集上的实验结果表明,该算法在聚类精度和运行时间方面具有更好的效果。