基于有效距离的谱聚类算法

在现有多种距离度量和传统谱聚类算法的基础上,提出了一种新的基于有效距离的谱聚类算法(spectral clustering based on effective distance,SCED)。SCED算法通过稀疏重构系数来构建样本与样本之间的有效距离,从而代替传统谱聚类算法中的欧氏距离,进行样本之间的相似度评估。与传统距离度量相比,有效距离不仅利用了样本对之间的距离信息,同时考虑了目标样本与其他所有相关样本之间的距离信息,因而该距离度量具有全局特性。在UCI标准数据集上的实验结果表明,SCED算法能有效提高聚类效果。     

基于融合欧氏距离与Kendall Tau距离度量的谱聚类算法

大多数现存的谱聚类方法均使用传统距离度量计算样本之间的相似性, 这样仅仅考虑了两两样本之间的相似性而忽略了周围的近邻信息, 更没有顾及数据的全局性分布结构. 因此, 本文提出一种新的融合欧氏距离和 Kendall Tau距离的谱聚类方法. 该方法通过融合两两样本之间的直接距离以及其周围的近邻信息, 充分利用了不同的相似性度量可以从不同角度抓取数据之间结构信息的优势, 更加全面地反映数据的底层结构信息. 通过与传统聚类算法在UCI标准数据集上的实验结果作比较, 验证了本文的方法可以显著提高聚类效果.     

高维数据的增量式聚类算法的距离度量选择研究

合适的距离度量函数对于聚类结果有重要的影响。针对大规模高维数据集,使用增量式聚类算法进行距离度量的选择分析。SpFCM算法是将大规模数据集分成小样本进行增量分批聚类,可在有限的计算机内存中获得较好的聚类结果。在传统的SpFCM算法的基础上,使用不同的距离度量函数来衡量样本之间的相似性,以得出不同的距离度量对SpFCM算法的影响。在不同的大规模高维数据集中,使用欧氏距离、余弦距离、相关系数距离和扩展的杰卡德距离来计算距离。实验结果表明,后3个距离度量相对于欧氏距离可以很大程度地提高聚类效果,其中相关系数距离可以得到较好的结果,余弦距离和扩展的杰卡德距离效果比较一般。     

基于融合欧氏距离与Kendall Tau距离度量的谱聚类算法（英文）

大多数现存的谱聚类方法均使用传统距离度量计算样本之间的相似性,这样仅仅考虑了两两样本之间的相似性而忽略了周围的近邻信息,更没有顾及数据的全局性分布结构.因此,本文提出一种新的融合欧氏距离和Kendall Tau距离的谱聚类方法.该方法通过融合两两样本之间的直接距离以及其周围的近邻信息,充分利用了不同的相似性度量可以从不同角度抓取数据之间结构信息的优势,更加全面地反映数据的底层结构信息.通过与传统聚类算法在UCI标准数据集上的实验结果作比较,验证了本文的方法可以显著提高聚类效果.     

基于传递距离的谱聚类算法

谱聚类算法受到度量中尺度因子的影响,同时传统谱聚类算法通过欧氏距离度量样本间相似性也不准确。针对上述问题,提出一种基于传递距离的谱聚类算法。算法首先通过改进传统谱聚类中的度量方式,用基于传递距离的度量方式度量样本间相似性,并构建传递矩阵,接着用传递矩阵做相似度变换构建拉普拉斯矩阵,最终通过求特征值和特征向量完成聚类。基于传递距离的谱聚类算法在人工数据集及UCI数据集上均取得了良好的聚类结果,具有较好的鲁棒性和有效性。     

距离修正的模糊C均值聚类算法

经典的模糊C均值算法基于欧氏距离,存在等划分趋势的缺陷,分错率较高,只适用于球形结构的聚类。针对这一问题,利用数据的点密度信息,在数据点与聚类中心的距离度量中引入了调节因子,提出了一种基于密度的距离修正矩阵,并用其代替经典模糊C均值算法中的距离度量矩阵。通过人造数据集和UCI数据集的两组聚类实验,证实了改进算法对非球形结构的数据同样适用,且相比经典的模糊C均值算法具有更高的聚类准确率。     

基于距离度量学习的集成谱聚类

无监督学习聚类算法的性能依赖于用户在输入数据集上指定的距离度量,该距离度量直接影响数据样本之间的相似性计算,因此,不同的距离度量往往对数据集的聚类结果具有重要的影响。针对谱聚类算法中距离度量的选取问题,提出一种基于边信息距离度量学习的谱聚类算法。该算法利用数据集本身蕴涵的边信息,即在数据集中抽样产生的若干数据样本之间是否具有相似性的信息,进行距离度量学习,将学习所得的距离度量准则应用于谱聚类算法的相似度计算函数,并据此构造相似度矩阵。通过在UCI标准数据集上的实验进行分析,结果表明,与标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度得到明显提高。     

属性相似度在聚类算法中的有效性研究

针对欧氏距离将个体的不同属性(即各指标或各变量)之间的差别等同看待,忽视了个体不同属性的重要性。考虑数据的几何结构特征和个体属性,结合马氏距离提出一种新的属性相似性度量方法及新的聚类有效性函数;对采用欧氏距离的分层聚类算法进行改进。改进的聚类算法能提高聚类的速度和质量,是一种有效的聚类方法。     

基于EK-medoids聚类和邻域距离的特征选择方法

针对传统聚类算法中只注重数据间的距离关系,而忽视数据全局性分布结构的问题,提出一种基于EK-medoids聚类和邻域距离的特征选择方法。首先,用稀疏重构的方法计算数据样本之间的有效距离,构建基于有效距离的相似性矩阵;然后,将相似性矩阵应用到K-medoids聚类算法中,获取新的聚类中心,进而提出EK-medoids聚类算法,可有效对原始数据集进行聚类;最后,根据划分结果所构成簇的邻域距离给出确定数据集中的属性重要度定义,应用启发式搜索方法设计一种EK-medoids聚类和邻域距离的特征选择算法,降低了聚类算法的时间复杂度。实验结果表明,该算法不仅有效地提高了聚类结果的精度,而且也可选择出分类精度较高的特征子集。     

一种融合变异系数的k-mean聚类分析方法

K-means聚类算法的性能依赖于距离度量的选择,k-means算法将欧几里德距离作为最常用的距离度量方法。欧氏距离认为所有属性在聚类中作用是相同的,但是这种距离度量方法并不能准确反映样本间的相异性。针对这种不足,提出了融合变异系数的k-means聚类分析方法（CV-k-means）,利用变异系数权重向量来减少不相关属性的影响。实验结果表明,该方法的聚类结果优于k-means算法。