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基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法研究
被引量:
5
1
作者
王大刚
丁世飞
钟锦
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第8期1490-1500,共11页
密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类。DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配...
密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类。DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配策略,一定程度上限制了算法对任意数据集的计算精度和有效性。针对上述问题,提出基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法(SODPC)。算法通过引入节点的二阶k近邻,计算直接密度和间接密度,重新定义局部密度的计算方式。在此基础上,定义非中心节点的多步骤分配策略完成聚类。通过人工和真实数据的测试,证明了该算法对不规则、密度不均匀的数据集具有较好的聚类效果。
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关键词
密度峰值聚类
决策图
二阶k近邻
局部密度
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职称材料
二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法
2
作者
吕莉
朱梅子
+1 位作者
康平
韩龙哲
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1417-1425,共9页
针对流形数据中密度峰值聚类(DPC)算法的局部密度易找到错误的类簇中心,且分配策略易导致远离类簇中心的剩余样本被错误分配的问题,本文提出二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类(DPC-SKMM)算法。首先,利用最小二阶K近邻定义局部密度,凸...
针对流形数据中密度峰值聚类(DPC)算法的局部密度易找到错误的类簇中心,且分配策略易导致远离类簇中心的剩余样本被错误分配的问题,本文提出二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类(DPC-SKMM)算法。首先,利用最小二阶K近邻定义局部密度,凸显类簇中心与非类簇中心间的密度差异,从而找到正确的类簇中心;其次,利用K近邻找出样本局部代表点并依此确定核心点,用核心点指导微簇划分;最后,利用最小二阶K近邻及共享近邻定义的微簇间吸引度合并微簇,避免远离类簇中心的样本被错误分配,且微簇合并过程无须迭代。本文将DPC-SKMM算法与IDPC-FA、DPCSA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC算法进行对比,实验结果表明,DPC-SKMM算法能有效聚类流形及UCI数据集。
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关键词
密度峰值聚类
流形数据
二阶k近邻
k
近邻
吸引度
多簇合并策略
原文传递
一种基于TSP-KNN的事件相关故事单元检索算法
3
作者
雷震
谢毓湘
+1 位作者
吴玲达
老松杨
《信号处理》
CSCD
北大核心
2006年第5期755-760,共6页
在传统的基于内容视频检索的方法中,由于视频的领域较宽,视频的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义鸿沟,常导致检索效果不佳.本文认为更有现实意义的做法是,以含有比镜头更多语义信息的事件相关故事单元为检索单位,通过提取...
在传统的基于内容视频检索的方法中,由于视频的领域较宽,视频的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义鸿沟,常导致检索效果不佳.本文认为更有现实意义的做法是,以含有比镜头更多语义信息的事件相关故事单元为检索单位,通过提取事件相关媒体中的文本信息并利用机器学习方法自动建立事件类的模型,从而提供概念化的故事单元查询方式.本文提出了组合特征选择方法和一种二阶段修剪KNN:TSP-KNN,组合特征选择方法相对于MI方法更适合事件相关故事单元的检索.二阶段修剪KNN先对训练集进行修剪,然后再用KNN训练得到分类器,该方法解决了样本混叠以及多中心分布问题.实验结果表明所提出的方法是有效的,明显地提高了事件相关故事单元的检索性能.
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关键词
故事单元分割
基于内容的视频检索
组合特征选择
二阶
段修剪
k
近邻
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职称材料
题名
基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法研究
被引量:
5
1
作者
王大刚
丁世飞
钟锦
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
合肥师范学院计算机学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第8期1490-1500,共11页
基金
国家自然科学基金(61379101)
安徽省高校自然科学研究项目(KJ2020A113)。
文摘
密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类。DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配策略,一定程度上限制了算法对任意数据集的计算精度和有效性。针对上述问题,提出基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法(SODPC)。算法通过引入节点的二阶k近邻,计算直接密度和间接密度,重新定义局部密度的计算方式。在此基础上,定义非中心节点的多步骤分配策略完成聚类。通过人工和真实数据的测试,证明了该算法对不规则、密度不均匀的数据集具有较好的聚类效果。
关键词
密度峰值聚类
决策图
二阶k近邻
局部密度
Keywords
density pea
k
s clustering
decision graph
second-order
k
neighbor
local density
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法
2
作者
吕莉
朱梅子
康平
韩龙哲
机构
南昌工程学院信息工程学院
南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1417-1425,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62066030,61962036)。
文摘
针对流形数据中密度峰值聚类(DPC)算法的局部密度易找到错误的类簇中心,且分配策略易导致远离类簇中心的剩余样本被错误分配的问题,本文提出二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类(DPC-SKMM)算法。首先,利用最小二阶K近邻定义局部密度,凸显类簇中心与非类簇中心间的密度差异,从而找到正确的类簇中心;其次,利用K近邻找出样本局部代表点并依此确定核心点,用核心点指导微簇划分;最后,利用最小二阶K近邻及共享近邻定义的微簇间吸引度合并微簇,避免远离类簇中心的样本被错误分配,且微簇合并过程无须迭代。本文将DPC-SKMM算法与IDPC-FA、DPCSA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC算法进行对比,实验结果表明,DPC-SKMM算法能有效聚类流形及UCI数据集。
关键词
密度峰值聚类
流形数据
二阶k近邻
k
近邻
吸引度
多簇合并策略
Keywords
density pea
k
s clustering
manifold data
second-order
k
-nearest neighbors
k
-nearest neighbor
attractiveness
multi-cluster merging strategy
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
一种基于TSP-KNN的事件相关故事单元检索算法
3
作者
雷震
谢毓湘
吴玲达
老松杨
机构
国防科学技术大学多媒体研究中心
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2006年第5期755-760,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60473117)
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2001AA115123)
文摘
在传统的基于内容视频检索的方法中,由于视频的领域较宽,视频的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义鸿沟,常导致检索效果不佳.本文认为更有现实意义的做法是,以含有比镜头更多语义信息的事件相关故事单元为检索单位,通过提取事件相关媒体中的文本信息并利用机器学习方法自动建立事件类的模型,从而提供概念化的故事单元查询方式.本文提出了组合特征选择方法和一种二阶段修剪KNN:TSP-KNN,组合特征选择方法相对于MI方法更适合事件相关故事单元的检索.二阶段修剪KNN先对训练集进行修剪,然后再用KNN训练得到分类器,该方法解决了样本混叠以及多中心分布问题.实验结果表明所提出的方法是有效的,明显地提高了事件相关故事单元的检索性能.
关键词
故事单元分割
基于内容的视频检索
组合特征选择
二阶
段修剪
k
近邻
Keywords
story unit segmentation
content-based video retrieval
combined feature selection
TSP-
k
NN
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法研究
王大刚
丁世飞
钟锦
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
2
二阶K近邻和多簇合并的密度峰值聚类算法
吕莉
朱梅子
康平
韩龙哲
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
3
一种基于TSP-KNN的事件相关故事单元检索算法
雷震
谢毓湘
吴玲达
老松杨
《信号处理》
CSCD
北大核心
2006
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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