核K-Means聚类在Folksonomy标签模糊和冗余中的应用

现有的Folksonomy标签推荐系统中,标签模糊会导致系统推荐不准确,并且影响用户建模的准确性,而标签冗余妨碍了对系统的评估。利用K-Means聚类结果抽取模糊和冗余标签时,聚类效果较差导致抽取不准确。提出使用核K-Means聚类处理标签模糊和冗余,通过非线性映射能够较好地分辨、提取并放大样本中有用的特征,提高抽取模糊标签和冗余标签的准确度。实验结果表明:核K-Means聚类对标签和资源的聚类效果更好,抽取的模糊标签和冗余标签也更准确。

粗糙核k-means聚类算法

通过研究核聚类算法,以及粗糙集,提出了一个新的用于聚类分析的粗糙核聚类方法。通过mercer核映射把输入空间中的样本映射到Hilbert空间,使样本空间中没有显现的特征在特征空间中突现出来,在这种样本差异加大的基础上,结合粗糙集的思想,把样本分别划到相应聚类中心的上、下近似中,上、下近似中的样本按照一定的比例来共同决定新的聚类中心。这样不但聚类精度大大提高,而且算法收敛速度也较快。仿真实验的结果表明该算法的可行性和有效性。

基于Parzen窗估计的核k-means聚类方法

在核k-means聚类中随机选取的初始聚类中心容易造成算法失效。为此,提出一种基于密度估计的聚类中心确定方法。通过kd-tree的思想选择概率密度较大且相互分离的点作为初始聚类中心,使用小波核函数描述非线性映射。在人工数据集和真实数据集上进行实验,结果表明,该方法错误率较低。

多视角核K-means聚类算法的收敛性证明

用Zangwill收敛性定理对多视角核K-means(MVKKM)的收敛性进行了分析.结果表明,当满足一定的条件时,MVKKM生成的迭代序列收敛或至少存在一个子序列收敛于算法目标函数的局部极小值或鞍点,并在Matlab环境下,通过实验验证了算法在不同视角和不同的权重指数下的收敛性.

神经正切核K-Means聚类

针对K‑Means聚类算法利用均值更新聚类中心,导致聚类结果受样本分布影响的问题,提出了神经正切核K‑Means聚类算法(NTKKM)。首先通过神经正切核(NTK)将输入空间的数据映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行K‑Means聚类,并采用兼顾簇间与簇内距离的方法更新聚类中心,最后得到聚类结果。在car和breast‑tissue数据集上,对NTKKM聚类算法的准确率、调整兰德系数(ARI)及FM指数这3个评价指标进行统计。实验结果表明,NTKKM聚类算法的聚类效果以及稳定性均优于K‑Means聚类算法和高斯核K‑Means聚类算法。NTKKM聚类算法与传统的K‑Means聚类算法相比,准确率分别提升了14.9%和9.4%,ARI分别提升了9.7%和18.0%,FM指数分别提升了12.0%和12.0%,验证了NTKKM聚类算法良好的聚类性能。

用核K-means聚类减样法优化半定规划支持向量机

提出了使用核空间K-means聚类算法从训练集中抽取特征边界支持向量集,在边界集上构造支持向量机的半定规划问题,由于边界集的规模比原始训练集要小,降低了半定规划支持向量机的规模,达到优化向量机的目的.在UCI数据集上的实验结果表明:所提优化方法在求解多核半定规划向量机时,比原始方法获得几倍以上的速度提升,分类精度基本不变.

基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。

启发式k-means聚类算法的改进研究

启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结果的误差平方和较大并且轮廓系数偏小。针对这一问题,提出了CHk-means算法,该算法引入仔细播种方法,克服了启发式k-means算法随机选择初始聚类中心带来的局部最优解问题;该算法引入局部异常因子LOF算法对离群点进行检测,降低了离群点数据对聚类结果的影响。在多个数据集上对3种算法进行对比试验,结果表明CHk-means算法可有效降低聚类结果的误差平方和,增强聚类的轮廓系数,使聚类质量得到明显改善。

基于K-means聚类和BP神经网络的电梯能耗实时监测方法

针对现有方法在对电梯能耗进行监测时,存在监测精度低、用时长、监测结果不理想的问题,该文提出一种基于K-means聚类算法和BP神经网络相结合的电梯能耗实时监测方法 .在经过清洗的能耗数据中提取影响建筑能耗实时监测的主要因素特征值,利用相似系数法进行相似度计算,获取相似系数.对相似电梯能耗数据进行小波分解获取高低频序列,分别采用LSSVM-GSA检测方法和均方加权处理方法对低频和高频部分进行处理,将两个结果进行重构,得到最终的实时监测结果 .仿真实验结果表明:所提方法能够获取高精度、低耗时、高稳定性的监测结果 .

一种融合乌鸦搜索算法的K-means聚类算法

传统的K-均值聚类算法(K-means)对初始聚类中心的选择敏感,容易陷入局部最优解,并且需要预先设定聚类数量K,这在实际操作中往往难以实现。为了解决这些问题,提出了一种融合乌鸦搜索算法的K-means聚类算法。该算法利用乌鸦搜索算法的全局搜索能力,自动确定最佳的聚类数目K,从而提高聚类的质量和效率。通过在Seeds数据集进行实验计算卡林斯基-哈拉巴斯(Calinski-Harabasz)指数等评价指标,发现该算法聚类效果明显优于传统的K-means算法。

一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法

鉴于以往基于污染物浓度时间序列进行分析的沙尘天气识别方法在判断标准上存在一定的主观性,本文提出一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法。本方法利用环境监测总站的PM2.5和PM10小时浓度资料进行聚类,首先选取最优的分类数目K进行聚类,其次对聚类结果中离散程度较高的类别进行再次聚类,直到无需分类。将本方法应用于西安市2018年2~4月沙尘天气的识别中,结果表明,本方法可有效识别主要沙尘天气。此外,利用本方法可得到沙尘天气典型特征:PM2.5占PM10浓度的比例小于43.5%、PM10浓度高于228μg/m^(3,)符合沙尘天气期间PM10浓度较高且以粗颗粒物为主的物理特征。总体上看,本方法物理基础清晰,可操行性强,适用于大规模数据处理,具有较好的实用价值和应用前景。

基于改进的K-means聚类分区均匀化空间学习索引

传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据序列进行有效的简化分布计算,使其易于拟合。基于此,提出了一种网格混合聚类分区学习索引(grid-ml),用z曲线进行降维,用双层网格结构优化查询策略,用改进的K-means聚类算法进行数据分区,实现数据分布均匀化。对比实验发现,grid-ml构建速度快、存储空间小、查询效率高,较传统空间索引优势显著。

结合人工蜂群与K-means聚类的特征选择

K-means聚类是一种简捷高效、收敛速度快且易于实现的统计分析方法,但是传统的K-means聚类算法对初始聚类中心的选取敏感且易陷入局部最优,同时多数无监督特征选择算法容易忽视特征之间的联系。为此,提出了一种结合人工蜂群与K-means聚类的特征选择方法。首先,为了使同一簇中样本的相似度高而不同簇中样本的相似度低,基于簇内聚集度和簇间离散度构建了新的适应度函数,更好地反映各样本的特性,进而构建了蜜源被选择新的概率表达式;其次,设计了随着迭代次数的增加而数值逐渐减小的权重,提出了使蜂群搜索范围动态缩进的蜜源位置更新表达式;然后,为了弥补传统的欧氏距离在计算距离时仅考虑向量之间的累积差异而表现出的局限性,构造了同时考虑样本影响程度不同以及样本的相似性的加权欧氏距离表达式;最后,引入标准差和距离相关系数,定义了特征区分度与特征代表性,以二者之积度量特征重要性。实验结果表明,所提算法加快了人工蜂群算法的收敛速度并提高了K-means算法的聚类效果,同时也有效地提升了特征选择的分类效果。

基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法

为改善麻雀搜索算法(SSA)在单种群搜索中收敛速度过快导致其收敛速度出现冗余,易忽略优质解而陷入局部最优的缺陷,提出一种基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法(KSSA)。将多种群机制引入SSA,减弱单种群的收敛能力,并减小陷入局部最优的概率;采用K-means聚类划分子种群,增加子种群间的差异性,同时使子种群内个体在小范围内专注搜索,提升前期搜索效率;借助加权重心交流策略改善种群间交流的质量,减少自身种群的干扰,同时消减因某一子种群陷入局部最优而导致所有子种群陷入局部最优的风险;引入动态反向学习到警戒者中,增强其反捕食行为,改善因子种群数量增加而带来的收敛速度变慢和收敛精度不足的缺陷。经测试函数仿真实验表明:较SSA等算法,KSSA具有更优的寻优性能。

基于K-means聚类与集成学习算法的小流域山洪灾害易发性评估

为了更好地分析空间异质性对山洪灾害易发性评估的影响,建立了基于K-means聚类与集成学习算法的小流域山洪灾害易发性评估模型。首先,选取中国江西省12338个小流域为研究区,对各时段不同频率降雨量指标进行K-means聚类。其次,以误差平方和与平均轮廓系数为聚类效果评价指标,将小流域分为2个类内聚集、类外分散的子集。最后,针对不同子集,从几何特征、环境特征以及降水特征3个方面选取平均坡度、形心高程、形状系数、最长汇流路径比降、地形湿度指数、归一化植被指数、距离河流最近距离、降雨量、洪峰模数以及汇流时间10个山洪影响因素,应用自适应增强算法与极致梯度提升算法进行山洪灾害易发性评估。研究发现,降水是导致山洪灾害的重要因素,江西省高降水区域山洪灾害易发程度普遍高于低降水区,同时省内高风险区分布较为分散,主要分布在东北区域与西北边缘区域。对聚类后两类相似小流域分别进行山洪易发性评估,接受者操作特征曲线下面积值均在0.90以上,精度较聚类前有所提高。聚类策略作为易发性评估模型的前驱过程,可以有效解决小流域异质性问题。

融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法

传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,以提高聚类性能。其次,利用近邻簇搜索技术对各类簇进行自适应的区域分割,以减少冗余计算,提高算法执行效率。最后,为验证所提方法的有效性,在多个合成数据集和真实数据集上分别进行测试。实验结果表明:所提算法聚类性能和执行效率优于其他算法;在添加10%异常样本的Wine数据集上准确度可达0.911。

基于改进K-means聚类和皮尔逊相关系数户变关系异常诊断

用电信息采集系统易出现台区户变关系错误问题,传统诊断技术主要针对少用户台区出现异常用户情况,但对于多达数百用户台区,存在多相邻台区异常用户特征提取难题。文中首先通过主成分分析对GIS系统获取台区总表和用户电表电压数据实现降维,建立改进K-means聚类提取电压数据特征,提出改进皮尔逊相关系数算法分析待检测用户,据此建立基于改进K-means聚类和改进皮尔逊相关系数的户变关系异常诊断方法,实现多异常用户所属正确台区诊断。实际算例分析结果表明,文中提出算法在识别同一台区一个及多个异常用户、不同台区多个异常用户情况下均能有效实现异常用户的准确检测与分析,相比传统检测方法,实现简单且准确性更高。

基于优化K-means算法的高校成绩聚类分析研究

针对经典K均值算法在聚类中心易受异常值影响,导致聚类结果不稳定的问题,提出基于样本分布密度的优化K-means算法,以提高聚类稳定性和准确性;聚类后通过CH指数和分类区间占比总体两种方法,客观评价3种离散化方法,结果表明,优化的K-means算法避免了区间分类不合理现象,更加准确地反映了成绩样本的分布特点。

基于BERT-LDA和K-means聚类的绘画作品价值评估指标体系构建

针对目前绘画领域缺乏标准的价值评估指标体系,提出了基于BERT-LDA和K-means聚类的绘画作品价值要素挖掘方法。运用超平面法对绘画文献进行了停用词筛选,基于BERT-LDA模型构建了包含文本语义信息的融合特征向量,运用K-means算法对融合特征向量进行降维可视化,随之构建了绘画作品价值评估指标体系。结果表明,基于BERT-LDA模型和K-means算法识别的主题及主题词相比传统LDA模型的查准率、查全率和F值分别提升了28.5%、10%和21.5%。通过随机森林等算法对指标体系进行验证,验证了构建的绘画作品价值评估指标体系的科学性。

基于改进K-means数据聚类算法的网络入侵检测

随着入侵手段的不断更新和升级,传统入侵检测方法准确率下降、检测时间延长,无法满足网络防御要求。为此,提出一种经过改进K均值(K-means)数据聚类算法,以应对不断升级的网络入侵行为。先以防火墙日志为基础转换数值,然后基于粒子群算法求取最优初始聚类中心,实现K-means数据聚类算法的改进;最后以计算得出的特征值为输入项,实现对网络入侵行为的精准检测。结果表明:K-means算法改进后较改进前的戴维森堡丁指数更小,均低于0.6,达到了改进目的。改进K-means算法各样本的准确率均高于90%,相对更高,检测时间均低于10 s,相对更少,说明该方法能够以高效率完成更准确的网络入侵检测。