类中心极大的多视角极大熵聚类算法

在数据稀少、数据维度高、多视角聚类任务的情况下,传统极大熵聚类算法会因类中心趋于一致,从而导致聚类失败。为解决此类问题,在传统极大熵聚类算法的基础上,引入类中心惩罚机制,融合权重矩阵实现多视角划分融合,构建出类中心极大的多视角极大熵聚类算法。该算法通过调整每个视角上的权重来体现某个视角的重要性,并通过类中心极大惩罚项解决了多视角聚类任务下,因数据稀少、数据维度高导致每个视角上的类中心趋于一致的问题。通过大量实验进一步证明,该算法在处理高维度、数据稀少、存在干扰数据和多视角的数据集时,其聚类效果明显优于传统的聚类算法。

一种改进的可能性聚类算法及其有效性指标

可能性聚类有两大缺陷:一致聚类中心问题和有效性指标失效问题。对于第一个问题,有人提出在目标函数中添加聚类中心排斥项,但这样会引入更多的参数。为此,本文提出了一种改进的可能性聚类算法,较好地解决了这个问题。对于第二个问题,本文通过对隶属度作适当变换,使修正的有效性指标适用于可能性聚类。实验结果表明,该算法的优越性明显,有效性指标估计更为准确。