基于L2,1-范数距离的约束相似矩阵的聚类算法

为学得更好的相似矩阵,提出一种基于L2,1-范数距离相似度矩阵的学习方法,给出相应的聚类算法(CSCA).利用L2,1-范数距离计算出相似度矩阵,对相似度矩阵施加平方的约束;通过约束相似度矩阵所构建的拉普拉斯矩阵,求出对应的特征向量空间;利用学得的相似度矩阵中的连通分量直接得到聚类结果.实验结果表明,该算法在人工数据集和真实数据集上的聚类结果大多优于其它聚类算法,验证了所提聚类算法的有效性.     

基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法

传统谱聚类算法受高斯核尺度参数的影响较大,对噪声点较为敏感,并且不能利用先验信息指导聚类过程。针对以上问题,提出了一种基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法(RPB-SC)。该算法将路径聚类与谱聚类算法相结合,通过定义高斯核的邻域加权尺度因子计算相似度,再用路径聚类思想对全局相似度进行调节,同时通过成对限制先验信息辅助聚类搜索。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,新提出的算法能有效减弱高斯核尺度参数的影响,增强对噪声点的鲁棒性,提高聚类性能。     

密度自适应的半监督谱聚类算法

谱聚类是一种新兴的聚类算法,数据点间的相似度定义对其聚类效果起着至关重要的作用。传统的谱聚类算法通常利用高斯核函数作为相似度函数,但是对于多密度的数据往往不能取得良好的效果。在定义新的相似度函数的基础上,提出了一种密度自适应的半监督聚类算法。该算法结合半监督聚类的成对约束理论,利用先验信息对样本点之间的相似度进行自适应调整,提高了聚类的精度。该算法在人工数据集和真实数据集上的仿真实验都取得了良好的效果。     

结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法

谱聚类算法是建立在图论的基础上,将聚类问题转化为图的划分问题,能识别任意形状的类簇且易于实现,因此比传统聚类算法具有更强的适应性。然而,该算法中常用的距离度量不能同时考虑全局和局部一致性,且易受到噪声影响;聚类结果依赖由输入数据构造的相似度矩阵,且通过特征分解得到松弛划分矩阵和离散化过程的两步独立策略难以得到一个共同最优解。因此,提出一种结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法(SNN-MSC),引入一种新的具有指数项和比例因子的流形距离,可以灵活调整同一流形内数据的相似度和不同流形之间数据的相似度之比,并将密度因子纳入流形距离度量中,以消除噪声影响;采用共享近邻重新定义相似度度量,能挖掘数据点之间的空间结构和局部关系;同时,对拉普拉斯矩阵施加秩约束,使相似度矩阵中的连通分量完全等于簇个数,能够在优化求解过程中自适应优化数据相似度矩阵和聚类结构,无须再进行离散化操作。在人工数据集和UCI真实数据集上的对比实验显示,所提算法在多个聚类有效性指标上能体现出更好的性能。     

一种基于SimRank得分的谱聚类算法

传统的谱聚类算法在建立相似度矩阵时仅考虑数据点与点的距离,忽略了数据点之间隐含的内在联系。针对这一问题,提出了一种基于SimRank的谱聚类算法。该算法首先用无向图数据建立邻接矩阵,并计算出基于SimRank的相似度矩阵;然后根据相似度矩阵建立拉普拉斯矩阵表达式,对其进行归一化后再进行谱分解;最后对分解得到的特征向量进行k-means聚类。在Zoo等UCI标准数据集上的实验结果表明,所提算法在聚类精确度、标准互信息和纯度3个评价指标上均优于现有的LRR(Low Rank Rrepresentation)等基于距离相似度的谱聚类算法。     

自适应Rulkov神经元聚类算法

针对类间间距较小、可分性较差的样本数据聚类问题,文中提出自适应Rulkov神经元聚类算法.首先,构建基于自适应距离和共享近邻的相似度矩阵,将样本构成的无向图的最优分割问题转化为拉普拉斯矩阵的谱分解问题,并按特征值大小选取拉普拉斯矩阵的特征向量作为新的样本特征,增大样本类间间距,减小类内间距.然后,将样本根据新特征映射为神经元,样本特征距离决定神经元之间的耦合权值,通过耦合强度自学习进一步提升样本可分性.最后,通过强连通分量实现样本聚类.在多个合成数据集和真实数据集上的实验表明文中算法获得较优的聚类效果.     

基于改进凝聚层次聚类的协议分类算法

在比特流未知协议识别过程中,针对如何将得到的多协议数据帧分为单协议数据帧这一问题,提出了一种改进的凝聚型层次聚类算法。该算法以传统的凝聚型层次聚类算法思想为基础,结合比特流数据帧的特征,定义了数据帧之间及类簇之间的相似度,采用边聚类边提取符合要求类簇的方式,能快速有效地对数据帧进行聚类;并且该算法能自动地确定聚类的个数,所得的类簇含有相似度评价指标。利用林肯实验室公布的数据集进行测试,说明该算法能以较高的正确率对协议数据帧进行聚类。     

基于属性依赖关系和对象相关性的自然聚类算法

针对数据集中属性间存在依赖关系以及对象间存在相关性,定义了一种新的相似关系模型,该模型所描述的相似关系能够体现对象之间的自然相关性.在此基础上提出一种基于属性依赖关系和对象相关性的自然聚类算法,该聚类算法在不事先指定聚类数目的情况下,将所有相似性达到设定阈值的对象自然聚为一类;当调整相似性阈值时,该算法还可实现不同粒度的聚类.通过分别对数值型数据集和分类型数据集进行实验比较分析,结果表明这种自然聚类算法与其他聚类算法相比,能够真实反映数据间的相关性以及数据集的自然簇结构,同时可以发现任意形状的簇,有效地提高了聚类的精度和质量.     

基于概率无向图模型的近邻传播聚类算法

针对近邻传播聚类算法偏向参数难选定、生成的簇数目偏多等问题,提出一种概率无向图模型的近邻传播聚类算法.首先为样本数据构建概率无向图模型,利用极大团和势函数计算无向图中数据样本的概率密度,将此概率密度作为一种聚类先验知识注入近邻传播算法的偏向参数中,提高算法的聚类效率;并用高斯降噪和簇归并方法进一步提升算法的聚类精度.在UCI数据集上的实验结果表明,所提出算法的聚类效率和精度均优于相比较的同类算法.     

密度自适应的数据竞争聚类算法

针对现有数据竞争聚类算法在处理密度不均匀数据集时聚类效果不理想的问题,提出了一种密度自适应的数据竞争聚类算法。首先,定义了一种局部密度自适应线段;然后,根据局部密度自适应线段计算出密度自适应相似度,密度自适应相似度不仅反映了数据的整体空间分布信息,还反映了数据点的局部信息,更加符合数据的实际分布;最后,将密度自适应相似度用于数据竞争聚类算法中。在人工和真实数据集上的仿真实验结果表明,新算法比现有的数据竞争聚类算法在处理密度不均匀数据集时,具有更高的聚类性能。     

一种连通非加权图的快速聚类方法

图的聚类是数据聚类的一种很重要的变体,一方面通常可以用图来表示数据集中数据的相似度;另一方面对大型复杂网络的分析也引起人们越来越多地关注;而且对图进行聚类分析可以增强图的可视性,有助于可视化的分析、观测和导航。将最大最小方法的基本思想应用于非加权图的聚类,提出一种无向连通非加权图的快速聚类方法,该方法具有简单、聚类时间短、运行效率高、对于大型静态图的聚类具有良好的适应性等特点。     

基于DNA计算的层次图聚类算法

为解决使用DNA计算图聚类问题,提出一种基于DNA计算的层次图聚类算法。在分裂层次聚类中,使用DNA分子对图中顶点、边进行编码,在试管中并行产生最小生成树,根据给定阈值,通过切割树枝得到聚类结果。在凝聚聚类中使用DNA计算产生哈密尔顿路径,通过寻找最短哈密尔顿路径得到聚类结果。实验结果验证了该算法的可行性。     

稳定的K-多均值聚类算法

指定K个聚类的多均值聚类算法在K-均值算法的基础上设置了多个次类,以改善K-均值算法在非凸数据集上的劣势,并将多均值聚类问题形式化为优化问题,可以得到更优的聚类效果。但是该算法对初始原型敏感,且随机选取原型的方式使聚类结果不稳定。针对上述问题,提出一种稳定的K-多均值聚类算法,并对该算法的复杂度与收敛性进行了简要讨论。该算法先基于数据样本的最邻近关系构造图,根据图的连通分支将数据分为若干组,取每组数据的均值点作为初始原型,再用交替迭代的方法对优化问题进行求解,得到最后的聚类结果。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,该算法具有更稳定更优越的聚类效果。     

结构-属性平衡图节点相似度测量算法

节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-属性平衡图GB中顶点间的相似度。与现有方法相比,该方法不但能测量直接相连的顶点之间的相似度,还可测量不直接相连而存在不同长度的路径的顶点之间的相似度,且没有增加原相似度矩阵的规模,节省了大量存储空间,提高了算法执行效率。     

类属数据的贝叶斯聚类算法

针对类属型数据聚类中对象间距离函数定义的困难问题,提出一种基于贝叶斯概率估计的类属数据聚类算法。首先,提出一种属性加权的概率模型,在这个模型中每个类属属性被赋予一个反映其重要性的权重;其次,经过贝叶斯公式的变换,定义了基于最大似然估计的聚类优化目标函数,并提出了一种基于划分的聚类算法,该算法不再依赖于对象间的距离,而是根据对象与数据集划分间的加权似然进行聚类;第三,推导了计算属性权重的表达式,得出了类属型属性权重与其符号分布的信息熵成反比的结论。在实际数据和合成数据集上进行了实验,结果表明,与基于距离的现有聚类算法相比,所提算法提高了聚类精度,特别是在生物信息学数据上取得了5%~48%的提升幅度,并可以获得有实际意义的属性加权结果。     

无向关系图视觉清晰化显示算法

本文提出了一种无向图视觉清晰化显示算法,使一般的无向关系图经过该算法重新确定顶点位置后,能得到清晰美观的输出结果。该算法首先将无向关系图去除孤立点,分离连通分支,并通过识别割边将每个连通分支分解成一系列的团,每个团内无割边,这些团以树型结构连接;然后通过识别割点和虚连线将每个团分解成子团,每个子团内无割点;最后将子团内顶点均匀分布在一个圆环上。该算法的优点在于实现方便,方法简单,运行高效,输出结果美观,并易于并行化。     

基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法

针对社交网络中社交关系的有向性与多样性,提出了一种基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法。首先,在网络覆盖率的约束下为社交网络建立有向、非全连接的二维图模型;然后,采用K-medoids算法搜索用户分组的中心用户,采用人工蚁群算法在2D图中搜索各个用户与中心用户的相似性,将满足相似性阈值的用户分为同一个用户组。设计了低活跃用户的预测机制解决网络的稀疏性问题与冷启动问题。此外,通过网络覆盖率的约束条件权衡聚类准确率与覆盖率两个指标。仿真实验结果表明,该算法实现了较好的社交网络聚类性能,并且有效地缓解了稀疏性问题与冷启动问题。     

一种面向分类属性数据的聚类融合算法研究*

为了解决单一聚类算法存在结果不准确和随机性大,且现有算法对分类数据聚类时将其装换成数值型会产生误差等问题,提出了一种面向分类属性数据的聚类融合算法。算法利用原有分类属性值的差异产生聚类成员,然后采用相似度方法进行划分,通过寻求目标函数最小的划分来简化聚类过程。算法在UCI数据集上进行了验证,结果表明算法的效率和精度都优于现有算法,说明算法的设计和更新策略是有效的。