基于新的相异度量的模糊K-Modes聚类算法

传统的模糊K-Modes聚类算法采用简单匹配方法度量对象与Mode之间的相异程度,没有充分考虑Mode对类的代表程度,容易造成信息的丢失,弱化了类内的相似性。针对上述问题,通过对象对类的隶属度反映Mode对类的代表程度,提出一种新的相异度量,并将它应用于传统的模糊K-Modes聚类算法。与传统的K-Modes和模糊K-Modes聚类算法相比,该相异度量是有效的。

基于新相异度量的模糊K-Modes聚类算法

提出了一种基于新相异度量的模糊K-Modes算法。该算法假定不同属性对聚类结果有不同程度的影响,定义了新的属性值函数,以基于划分相似度的聚类精确度作为聚类结果的评价准则。通过真实数据的实验结果表明,新的基于相异度量的模糊K-Modes算法比传统的模糊K-Modes算法有更好的聚类效果。

一种新的直觉模糊相似矩阵构造方法

基于直觉模糊相似度和相异度,研究了直觉模糊相似矩阵构造问题。给出了直觉模糊相似度和相异度的标准定义,选取了有效的直觉模糊相似度量和相异度量方法;在分析了现有的几种直觉模糊相似矩阵构造方法基础上,提出了一种新的直觉模糊相似矩阵构造方法。通过算例分析,验证了方法的有效性。

基于鞅的数据流概念漂移检测方法

近年来,对数据流中概念漂移的检测成为了研究热点.本文依据统计学理论提出基于鞅的数据流概念漂移检测方法(CDDBM),首先综合考虑数据分布质心和半径改变引起概念的漂移,提出有效的相异度量方法,然后对数据流采用双向统计的方法更准确地标识数据分布并映射到均匀分布序列,最后计算双重随机幂鞅的均值,并利用停时定理来判断数据流中是否有概念漂移发生.另外,检测方法中,使用合理的阈值参数控制鞅变化的峰值,从而有效地降低了误报率和失报率,提出适当尺寸的窗口有效地应对数据流的无限性且更准确地推断漂移区间.在人工和真实数据流上的实验结果表明,该方法在数值型数据、分类型数据和混合型数据上都是有效的,并能够有效地控制错误率.