分布式稀疏软大间隔聚类

虽然软大间隔聚类(Soft large margin clustering,SLMC)相比其他诸如K-Means等算法具有更优的聚类性能与某种程度的可解释性,然而当面对大规模分布存储数据时,均遭遇了同样的可扩展瓶颈,其涉及的核矩阵计算需要高昂的时间代价。消减此代价的有效策略之一是采用随机Fourier特征变换逼近核函数,而逼近精度所依赖的特征维度常常过高,隐含着可能过拟合的风险。本文将稀疏性嵌入核SLMC,结合交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers,ADMM),给出了一个分布式稀疏软大间隔聚类算法(Distributed sparse SLMC,DS-SLMC)来克服可扩展问题,同时通过稀疏化获得更好的可解释性。

差分隐私软大间隔聚类

软大间隔聚类(Soft Large Margin Clustering)已被证明比其他诸如K-Means等诸多聚类算法具有更优的聚类性能与可解释性。然而作为单机聚类算法,仍有可扩展性的瓶颈,因此有人将其进行分布式改造。然而在进行分布式运算时,在迭代过程中存在节点之间相互通信的过程。如果某些节点存在隐私数据,那么数据集中的敏感信息在通信过程中就可能泄漏。为此,本文将分布式软大间隔聚类算法(Distributed Sparse SLMC)结合隐私保护,通过插入高斯噪声来提供零集中差分隐私(Zero Concentrated Differential Privacy),发展出差分隐私软大间隔聚类算法。最后通过理论证明其隐私保护效用,通过实验验证其具有与非联邦算法相近的收敛速度与聚类性能。

改进模糊C均值软划分管理指纹库的WiFi定位

针对WiFi指纹定位中管理指纹库的聚类方法不稳定,且类交界附近定位性能差的问题。研究使用粒子群算法改进模糊C均值聚类,并提出隶属度最小间隔的想法,将不能明确分类的指纹划分至多个子指纹库实现具有交叉的软划分管理。期间针对标准粒子群容易陷入局部最优出现早熟的不足,将满意度与线性递减惯性系数结合并引入突变。通过查看由聚类导致误差增大的发生区域,分析类交界处定位性能差的原因,将指纹库进行不同重合程度的软划分。结果表明,改进后的粒子群算法寻优能力更好,而且与改进粒子群算法融合的模糊C均值聚类结果稳定不受初始值影响,将软划分和多种硬聚类对比,类交界附近定位误差明显减小,说明软划分指纹库更适合指纹定位。

参数字典稀疏表示的完全无监督域适应

无监督域适应(unsupervised domain adaptation,UDA)针对的是源域有标记而目标域无标记的学习问题,其目的是利用从标记大样本源域中所学"知识"来促进无标记小样本目标域的学习性能。但现实中也往往存在样本无标记的源域,形成了所谓的完全无监督域适应。该问题给域适应学习带来了严峻的挑战。受先前提出的软大间隔聚类学习(soft large margin clustering,SLMC)启发,提出了一种参数迁移方法——参数字典稀疏表示的完全无监督的域适应方法(whole UDA,WUDA)。SLMC采用分类学习思想在输出(标记)空间中实现给定数据的聚类,在这种实现原理的启发下,从参数(决策函数的权重矩阵)公共字典的角度,在源域和目标域的权重间进行互适应参数字典学习实现知识迁移,同时引入l_(2,1)范数来约束字典系数矩阵,使得各域权重可从公共字典中自适应地选择,从而实现域适应学习。最后,在相关数据集上的实验显示了WUDA在聚类性能上的显著有效性。