基于局部均值的K-近质心近邻光谱分类

天体光谱包含着许多重要的关于天体的物理和化学信息,如天体表面的有效温度、重力加速度以及化学丰度等,天体光谱的处理和分析对天文研究具有重要的科学意义。一些大型巡天计划的实施(如SDSS,LAMOST等)使我们获得了海量的天文光谱数据,因此天文光谱数据的自动分类成为重要的科学研究课题,然而面对如此海量的光谱数据,一些传统的光谱自动分类方法已经不适用,迫切需要寻找高效率的光谱自动分类技术。研究了基于局部均值的K-近质心近邻(local mean-based K-nearest centroid neighbor,LMKNCN)算法在恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasar,QSO)的光谱分类中的应用。LMKNCN算法的基本思想是根据近质心近邻原则,从每一类训练样本集中为待测样本点选取k个近质心近邻点,然后根据每一类中所选取的k个近质心近邻点的均值点到待测样本点x的距离来判别x的所属类别。针对美国SDSS-DR8的天体光谱数据,对比了K-近邻、K-近质心近邻、LMKNCN三种算法在恒星、星系和类星体的光谱分类中所表现的性能,结果表明三种方法中,LMKNCN算法对这三种光谱的识别率高于其他两种算法或者与其相当,而且其平均分类正确率高于另外两种算法,特别是在类星体的识别率上表现的更好。表明了该算法对天文光谱大数据的快速处理和有效利用具有重要的意义。

基于局部权重k-近质心近邻算法

k-近质心近邻原则是k-近邻原则的一种有效扩展,是有效的模式分类方法之一。k-近质心近邻原则容易受到局外点的影响;同时,所有的k-近质心近邻点在分类决策时具有相同的权重和分类贡献率,这显然是不合理的。为了解决这一问题,考虑到质心近邻在模式分类问题上具有近邻特性和空间分布特性,提出一种基于局部权重的近质心近邻算法,实验结果表明该LWKNCN算法在分类精度上优于传统的KNN算法和KNCN算法。

基于隶属度的模糊加权k近质心近邻算法

模糊k近质心近邻算法(FKNCN)的分类结果易受噪声点和离群点影响,并且算法对所有样本特征同等对待,不能体现样本特征的差异性。针对这两个问题,提出基于隶属度的模糊加权k近质心近邻算法MRFKNCN。利用密度聚类思想构造新的隶属度函数计算训练样本的隶属度,以减小噪声或离群样本对分类结果的影响。在此基础上,设计基于冗余分析的Relief-F算法计算每个特征的权重,删去较小权重所对应的特征和冗余特征,并通过加权欧氏距离选取有代表性的k个近质心近邻,提高分类性能。最终,根据最大隶属度原则确定待分类样本的类别。利用UCI和KEEL中的多个数据集对MRFKNCN算法进行测试,并与KNN、KNCN、LMKNCN、FKNN、FKNCN2和BMFKNCN算法进行比较。实验结果表明,MRFKNCN算法的分类性能明显优于其他6个对比算法,平均准确率最高可提升4.68个百分点。

基于局部多均值表示的K-近质心近邻分类算法

基于局部均值的KNN分类(LMKNN)算法使用了局部均值点来反映样本间的相似性,可以提高分类的正确率。但局部均值点对于分类却依然具有相同的权重,然而不同近邻点应当具有不同的权重。近质心近邻分类(K-Nearest Centroid Neighbor Classifier,KNCN)算法中近质心近邻可以反映样本的几何分布信息,但基于简单的最大投票原则也导致近邻点具有相同权重。故提出了基于局部多均值的K-近质心近邻分类(The Multi-Local Means-Based K-Nearest Centroid Neighbor Classifier,LMRKNCN)算法,为了验证该算法的分类有效性,选取较新的四种对比算法在真实数据集上进行实验比较,结果表明LMRKNCN的分类性能优于其他对比算法。