一种高效的双边聚类集成算法

谱聚类可以任意形状的数据进行聚类,在聚类集成中能够有效的提高基聚类的质量.以往的聚类集成算法中,聚类集成得到的结果并不是最终聚类结果,还需要利用聚类算法来获得最终聚类结果,在整个过程中会使得解由离散-连续-离散的转变.提出了一种基于谱聚类的双边聚类集成算法.算法首先在生成阶段使用谱聚类算法来获得基聚类,通过标准互信息来选取基聚类.将选出来基聚类和样本作为图的顶点,并对构建的图利用双边聚类算法对基聚类和样本同时聚类直接得到最终聚类结果.在实验中,将所提方法与一些聚类集成算法进行了比较,取得了较好的结果.     

分布式环境中聚类问题算法研究综述

传统的集中式聚类是对集中存放在单个站点的数据集进行聚类,但不能解决数据分布存储环境下的聚类问题,而分布式聚类算法是从分布存储的数据集中提取分类模式,因此能满足此需求。针对分布式聚类算法进行综述和分析。首先对现有的分布式聚类算法进行了分类,然后对每类算法的基本思想和优缺点进行了比较,最后采用Iris和Wine两个数据集对几种分布式聚类算法从聚类精度和聚类时间两方面进行了比较。     

一种基于数据流的软子空间聚类算法

针对高维数据的聚类研究表明,样本在不同数据簇往往与某些特定的数据特征子集相对应.因此,子空间聚类技术越来越受到关注.然而,现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究中.为此,利用模糊可扩展聚类框架,与熵加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的熵加权流数据软子空间聚类算法——EWSSC(entropy-weighting streaming subspace clustering).该算法不仅保留了传统软子空间聚类算法的特性,而且利用了模糊可扩展聚类策略,将软子空间聚类算法应用于流数据的聚类分析中.实验结果表明,EWSSC 算法对于高维数据流可以得到与批处理软子空间聚类方法近似一致的实验结果.     

一种新的最佳聚类数确定方法

为了更有效地确定数据集的最佳聚类数,提出一种新的确定数据集最佳聚类数的算法。该算法借签层次聚类的思想,一次性地生成所有可能的划分,然后根据有效性指标选择最佳的聚类划分,进而获得最佳聚类数。理论分析和实验结果证明,该算法具有良好的性能。     

旋转网格:一种新的聚类融合方法

网格聚类以网格为单位学习聚簇,速度快、效率高。但它过于依赖密度阂值的选择,并且构造的每个聚簇边界呈锯齿状,不能很好地识别平滑边界曲面。针对该问题,提出一种新的面向网格问题的聚类融合算法(RG) . RG不是通过随机抽样数据集或随机初始化相关参数来创建有差异的划分,而是随机地将特征划分为K个子集,使用特征变换得到K个不同的旋转变换基,形成新的特征空间,并将网格聚类算法应用于该特征空间,从而构建有差异的划分。实验表明,RU能够有效地划分任意形状、大小的数据集,并能有效地解决网格聚类过分依赖于密度阂值选择以及边界处理过于粗糙的问题,其精度明显高于单个网格聚类。     

基于模糊聚类的文本挖掘算法

针对传统FCM算法对孤立点比较敏感,须预先指定聚类数目的缺陷,提出一种新的模糊聚类算法NSFCM,将其应用干文本挖掘中。NSFCM对数据对象的隶属度增加一个权值,以减少孤立点对聚类中心的影响。采用平均信息熵确定聚类数,通过密度函数获得初始聚类中心。仿真结果证明,该算法聚类的精度和执行效率均高于FCM算法,效果较好。     

基于密度的模糊代表点聚类算法

结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中心点确定最终的聚类中心.所提出算法具有很好的自适应性,能够处理不同形状的聚类问题,无需提前规定聚类个数,能够自动确定真实存在的聚类中心点,可解释性好.通过结合不同聚类方法的优点,最终实现对数据的有效划分.此外,所提出的算法对于聚类数和初始化、处理不同形状的聚类问题以及应对异常值等方面具有较好的鲁棒性.通过在人工数据集和UCI真实数据集上进行实验,表明所提出算法具有较好的聚类性能和广泛的适用性.     

基于混合聚类的中文词聚类

文本聚类在文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用,而词聚类是文本聚类的基础。提出了一种基于混合聚类的中文词聚类方法,它将层次聚类和概念聚类结合起来,以缩短整个聚类时间。首先对预处理后的词集进行初始聚类,然后从每个类中各取一个出现次数最多的词组成新的词集,最后对该词集进行再聚类。实验表明,这种方法有效降低了中文词聚类的时间复杂度。     

一种层次化的检索结果聚类方法

检索结果聚类能够帮助用户快速地浏览搜索引擎返回的结果.传统的聚类方法由于不能生成有意义的类别标签因此是不适合的,为了改善检索结果层次化聚类的效果,采用了基于标签的聚类算法,提出了将DF、查询日志、查询词上下文特征融合的类别标签抽取算法,并以抽取的标签构造基础类别图,通过GBCA算法构建层次化聚类结果.实验证明了多特征融合模型的有效性;GBCA算法在类别标签抽取和F-Measure两个评价指标上都比STC和Snaket算法有很大的提高.     

一种基于网格的引力聚类算法

将万有引力和牛顿第二运动定律的思想引入到聚类分析中,提出了一种基于网格的引力聚类算法GCABG.该算法可以自动决定目标数据集中的簇的个数,并且能发现任意形状的簇且可以过滤"噪声"数据.实验结果表明GCABG可以产生高质量的聚类结果.     

对K-means及势函数聚类算法的研究与改进

在目前聚类方法中, k-means与势函数是最常用的算法,虽然两种算法有很多优点,但也存在自身的局限性。 k-means聚类算法：其聚类数目无法确定,需要提前进行预估,同时对初始聚类中心敏感,且容易受到异常点干扰;势函数聚类算法：其聚类区间范围有限,对多维数据进行聚类其效率低。针对以上两种算法的缺点,提出了一种基于 K-means 与势函数法的改进聚类算法。它首先采用势函数法确定聚类数目与初始中心,然后利用K-means法进行聚类,该改进算法具有势函数法“盲”特性及K-means法高效性的优点。实验对改进算法的有效性进行了验证,结果表明,改进算法在聚类精度及收敛速度方面有很大提高。     

数据挖掘中聚类算法研究

聚类分析是数据挖掘的核心技术之一。本文介绍了当前最具代表性的聚类算法,分析它们各方面的特性,总结了聚类方法发展的趋势,并对聚类算法的研究提出了展望,便于研究者对已有算法应用与改进。     

基于层次划分的最佳聚类数确定方法

确定数据集的聚类数目是聚类分析中一项基础性的难题.常用的trail-and-error方法通常依赖于特定的聚类算法,且在大型数据集上计算效率欠佳.提出一种基于层次思想的计算方法,不需要对数据集进行反复聚类,它首先扫描数据集获得CF(clusteringfeature,聚类特征)统计值,然后自底向上地生成不同层次的数据集划分,增量地构建一条关于不同层次划分的聚类质量曲线;曲线极值点所对应的划分用于估计最佳的聚类数目.另外,还提出一种新的聚类有效性指标用于衡量不同划分的聚类质量.该指标着重于簇的几何结构且独立于具体的聚类算法,能够识别噪声和复杂形状的簇.在实际数据和合成数据上的实验结果表明,新方法的性能优于新近提出的其他指标,同时大幅度提高了计算效率.     

改进的GK聚类算法

针对传统GK聚类算法无法自动确定聚类数和对初始聚类中心比较敏感的缺陷,提出一种改进的GK聚类算法。该算法首先通过基于类间分离度和类内紧致性的权和的新有效性指标来确定最佳聚类数;然后,利用改进的熵聚类的思想来确定初始聚类中心;最后,根据判定出的聚类数和新的聚类中心进行聚类。实验结果表明,新指标能准确地判断出类间有交叠的数据集的最佳聚类数,且改进后的算法具有更高的聚类准确率。     

新模糊聚类有效性指标

模糊聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。模糊C-均值聚类算法是最常用的模糊聚类实现算法,该算法需要预先给定聚类数才能对数据集进行聚类。提出了一种新的聚类有效性指标,对聚类结果进行有效性验证。该指标从划分熵、隶属度、几何结构角度,定义了紧凑度、分离度、重叠度三个重要特征测量。在此基础上,提出了一种最佳聚类数确定方法。将新聚类有效性指标和传统有效性指标在6个人工数据集和3个真实数据集进行实验验证。实验结果表明,所提出的指标和方法能够有效地对聚类结果进行评估,适合确定样本的最佳聚类数。     

基于遗传算法的自适应文本模糊聚类研究

针对FCM聚类算法时初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数C难以确定的问题,提出一种基于遗传算法的自适应文本模糊聚类方法.该方法首先将文档集合表示成向量空间模型,并采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择文本向量作为初始聚类中心形成染色体,然后结合FCM算法的高效性和遗传算法的全局优化能力,通过遗传进化,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该算法是一种精确高效的文本聚类方法.     

自动确定聚类中心的密度峰聚类

密度峰聚类是一种新的基于密度的聚类算法,该算法不需要预先指定聚类数目,能够发现非球形簇。针对密度峰聚类算法需要人工确定聚类中心的缺陷,提出了一种自动确定聚类中心的密度峰聚类算法。首先,计算每个数据点的局部密度和该点到具有更高密度数据点的最短距离;其次,根据排序图自动确定聚类中心;最后,将剩下的每个数据点分配到比其密度更高且距其最近的数据点所属的类别,并根据边界密度识别噪声点,得到聚类结果。将新算法与原密度峰算法进行对比,在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,新算法不仅能够自动确定聚类中心,而且具有更高的准确率。     

加权模糊C均值文本聚类算法研究及仿真

研究文本聚类问题.传统的文本聚类算法存在着假设各特征词对聚类结果影响相同,聚类准确率较低的缺陷.还有一些算法通过加权的方法,能赋予重要特征词较大的权重,却造成了算法时间复杂度的增加.为解决上述问题,提出了一种新的属性加权模糊C均值文本聚类算法.算法能在迭代过程中标注出每一特征词的权重,却不影响算法的执行效率.使得类内距离之和较小的属性,权值较大;反之则权值较小.经多次仿真证明,提出的文本聚类算法在运算速度、准确率和标注不同属性的重要程度方面都有一定的优势.为文档自动文摘、数字图书馆服务和文档集合自动整理等系统的设计提供了可靠的依据.     

解决文本聚类集成问题的两个谱算法

聚类集成中的关键问题是如何根据不同的聚类器组合为最终的更好的聚类结果. 本文引入谱聚类思想解决文本聚类集成问题, 然而谱聚类算法需要计算大规模矩阵的特征值分解问题来获得文本的低维嵌入, 并用于后续聚类. 本文首先提出了一个集成算法, 该算法使用代数变换将大规模矩阵的特征值分解问题转化为等价的奇异值分解问题, 并继续转化为规模更小的特征值分解问题; 然后进一步研究了谱聚类算法的特性, 提出了另一个集成算法, 该算法通过求解超边的低维嵌入, 间接得到文本的低维嵌入. 在TREC和Reuters文本数据集上的实验结果表明, 本文提出的两个谱聚类算法比其他基于图划分的集成算法鲁棒, 是解决文本聚类集成问题行之有效的方法.     

四种聚类方法之比较

介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM、FCM等四种聚类算法,阐述了各自的原理和使用步骤,利用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较.结果显示对该测试类型数据,FCM和k-means都具有较高的准确度,层次聚类准确度最差,而SOM则耗时最长.