基于核函数的改进k-means文本聚类

通过对传统k-means算法优缺点的研究分析,提出一种改进的k-means聚类算法。随机初始化k/2个簇心,划分最大的簇并删除空簇,在更新簇心的同时判断簇心位置的合理性;及时对簇心做出修改,使得最后聚类出的k个簇中不会出现空簇;使用高斯核函数作为测量向量之间距离的方法,提高聚类的准确性。基于此改进的k-means算法,使用在不同网站上采集的文章作为数据源,并利用TF-IDF以及Word2Vec技术对文本进行向量化处理,进而完成对文本的聚类任务。与传统的k-means文本聚类相比,不仅提高了聚类的准确性,而且改善了传统k-means算法结果可能会出现空簇的缺陷。     

面向差分隐私保护的聚类算法

大数据时代的数据挖掘技术在研究和应用等领域取得了较大发展,但大量敏感信息披露给用户带来了众多威胁和损失。因此,在聚类分析过程中如何保护数据隐私成为数据挖掘和数据隐私保护领域的热点问题。传统差分隐私保护k-means算法对其初始中心点的选择较为敏感,而且在聚簇个数k值的选择上存在一定的盲目性,降低了聚类结果的可用性。为了进一步提高差分隐私k-means聚类方法聚类结果的可用性,研究并提出一种新的基于差分隐私的DPk-means-up聚类算法,同时进行了理论分析和比较实验。理论分析表明,该算法满足ε-差分隐私,可适用于不同规模和不同维度的数据集。此外,实验结果表明,在相同隐私保护级别下,与其他差分隐私k-means聚类方法相比,所提算法有效提高了聚类的可用性。     

基于Web日志挖掘的Web文档聚类

Web日志挖掘是Web挖掘的一种,介绍了Web日志挖掘的一般过程,研究了k-means聚类算法,并分析了k-means聚类算法的不足.k-means聚类算法迭代过程中每次都需要计算每个数据对象到簇质心的距离,使得聚类效率不高,针对这个问题,提出了k-means聚类算法的改进算法,该算法避免了重复计算数据对象到簇质心的距离,并用这两种算法实现了Web文档的聚类.试验结果表明,该改进算法提高了聚类效率.     

基于相对密度和流形上k近邻的聚类算法

针对传统的基于欧氏距离的相似性度量不能完全反映复杂结构的数据分布特性的问题,提出了一种基于相对密度和流形上k近邻的聚类算法。基于能描述全局一致性信息的流形距离,及可体现局部相似性和紧密度的k近邻概念,通过流形上k近邻相似度度量数据对象间的相似性,采用k近邻的相对紧密度发现不同密度下的类簇,设计近邻点对约束规则搜寻k近邻点对构成的近邻链,归类数据对象及识别离群点。与标准k-means算法、流形距离改进的k-means算法进行了性能比较,在人工数据集和UCI数据集上的仿真实验结果均表明,该算法能有效地处理复杂结构的数据聚类问题,且聚类效果更好。     

多尺度的谱聚类算法

提出了一种多尺度的谱聚类算法。与传统谱聚类算法不同,多尺度谱聚类算法用改进的k-means算法对未经规范的Laplacian矩阵的特征向量进行聚类。与传统k-means算法不同,改进的k-means算法提出一种新颖的划分数据点到聚类中心的方法,通过比较聚类中心与原点的距离和引入尺度参数来计算数据点与聚类中心的距离。实验表明,改进算法在人工数据集上取得令人满意的结果,在真实数据集上聚类结果较优。     

机器学习中自适应k值的k均值算法改进

针对k-means算法对于远离群点敏感和k值难以确定等缺陷,在分析已有的k-means改进算法的基础上,引进肘部法则的思想对数据进行优化处理并且根据自适应思想结合误差平方和SSE(sum of squared error),提出一种自适应调整k值的k-means改进算法。选取机器学习库中的真实数据集进行仿真实验,其结果表明,改进后的k-means算法中的剔除远离群点和自适应调整k值的方法均可行,准确性高、聚类效果质量更优。     

考虑类内不平衡的谱聚类过抽样方法

不平衡数据分类问题是数据挖掘领域的关键挑战之一。过抽样方法是解决不平衡分类问题的一种有效手段。传统过抽样方法没有考虑类内不平衡,为此提出基于改进谱聚类的过抽样方法。该方法首先自动确定聚类簇数,并对少数类样本进行谱聚类,再根据各类内包含样本数与总少数类样本数之比,确定在类内合成的样本数量,最后通过在类内进行过抽样,获得平衡的新数据集。在4个实际数据集上验证了算法的有效性。并在二维合成数据集上对比k均值聚类和改进谱聚类的结果,解释基于两种不同聚类的过抽样算法性能差异的原因。     

改进k值自动获取VDBSCAN聚类算法

针对DBSCAN聚类算法不能对变密度分布数据集进行有效聚类,VDBSCAN算法借助k-dist图来自动获取各个密度层次的数据对象的邻域半径,解决了具有不同密度层次分布数据集的聚类问题. k-VDBSCAN算法通过对k值的自动获取,减小了VDBSCAN中参数k对最终聚类结果的影响. 针对k值的自动获取,在原有的k-VDBSCAN聚类算法基础上,依据数据集本身,利用数据对象间距离的特征,提出了一种k值改进自动获取聚类算法. 理论分析与实验结果表明,新的改进算法能够有效的自动获得参数k的值,并且在聚类结果、时间效率方面都有明显的提高.     

一种改进的k-means算法

在聚簇方法中,k-means算法是最著名和最常用的划分法之一.该算法适合对海量数据进行聚类,对球状、凸形分布的数据具有很好的聚类效果.但该算法依赖聚类中心的初始分布、距离计算的复杂性大,这些对聚类结果及效率会产生很大的影响.为了降低对初始聚类中心的依赖和算法的时间开支,提出了一种改进算法,该算法汲取了k-medoids轮换法及优化后的采用三角形三边关系定理的k-means算法的优点.实验表明,该改进算法比原k-means算法具有更好的聚类效果及更高的效率.     

一种面向不完备信息系统的集对k-means聚类算法

针对不完备信息系统的数据聚类问题,将集对分析理论引入k-means聚类中,同时为了更好地表示样本与类簇的关系,构建了一种面向不完备信息系统的集对k-means (Set pair k-means,SPKM)聚类算法。首先,基于集对理论提出了一种集对距离度量方法,并将该度量方法运用到k-means算法中,得到初步聚类结果;随后,对于同时属于多个类的样本,将其分配到相应类的边界域,对于只属于一个类的样本,将其分配到相应类的正同域或边界域,其中聚类结果由肯定属于该类簇的正同域、可能属于该类簇的边界域以及肯定不属于该类簇的负反域3个部分共同表示;最后通过选取UCI数据库中的6个数据集与4种对比算法进行实验评价。实验结果表明,SPKM算法在准确率、F₁值、Jaccard系数、FMI和ARI等指标上均具有良好的聚类性能。