不确定NNSB-OPTICS聚类算法在滑坡危险性预测中的研究与应用

针对滑坡危险性预测中降雨等不确定因素不能有效刻画及处理和现有的OPTICS-PLUS聚类算法需要设置密度阈值、时间复杂度高等问题进行了研究,为了提高滑坡危险性预测准确率,提出一种不确定NNSB-OPTICS聚类算法并应用于滑坡预测中。首先对OPTICS-PLUS算法扩张策略进行优化,避免了人工设置密度阈值,提高了算法效率;然后根据降雨量数据的分布特征,综合EW型距离公式和云模型理论,提出EC型距离公式,有效处理不确定数据降雨量;最后将不确定NNSB-OPTICS聚类算法应用于延安市宝塔区滑坡危险性预测中,建立滑坡危险性预测模型,滑坡预测精度达到89.7%。实验结果表明,该方法能够有效提高滑坡危险性预测精度,具有较高可行性。     

快速搜索与发现密度峰值聚类算法的优化研究

CFSFDP是基于密度的新聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快实现简单等优点。CFSFDP需人工尝试确定密度阈值dc且对一个类中存在多密度峰值的数据无法进行准确聚类,为解决该缺点,本文提出基于近邻距离曲线和类合并优化CFSFDP（简称 NM-CFSFDP）的聚类算法。首先,算法用近邻距离曲线变化情况自动确定密度阈值dc;然后,用本文提出自动确定dc的CFSFDP对数据聚类;最后用本文计算dc值的方法指导类的合并,引入内聚程度衡量参数解决了类合并后不能撤销的难题,从而实现对多密度峰值数据的正确聚类。通过实验对比,NM-CFSFDP算法确实比CFSFDP算法具有更加精确的聚类效果。     

基于网格的快速搜寻密度峰值的聚类算法优化研究

CFSFDP是基于密度的新型聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快、实现简单等优点。然而该算法在指定全局密度阈值dc时未考虑数据空间分布特性,导致聚类质量下降,且无法对多密度峰值的数据集准确聚类。针对以上缺点,提出基于网格分区的CFSFDP(简称GbCFSFDP)聚类算法。该算法利用网格分区方法将数据集进行分区,并对各分区进行局部聚类,避免使用全局dc,然后进行子类合并,实现对数据密度与类间距分布不均匀及多密度峰值的数据集准确聚类。两个典型数据集的仿真实验表明,GbCFSFDP算法比CFSFDP算法具有更加精确的聚类效果。     

不确定近似骨架蚁群聚类算法在滑坡危险性预测中的研究与应用

受不确定因素降雨难以准确处理的制约以及蚁群聚类算法在搜索空间容易陷入局部最优解和搜索速度慢的特征影响,为了提高滑坡危险性预测的精度,提出一种不确定近似骨架蚁群聚类算法。首先采用Gauss点概率模型来描述不确定数据,对不确定数据进行相似性度量;其次引入信息素重分配和自适应动态变量实现蚁群聚类算法局部信息素和全局信息素更新,提高蚁群聚类算法搜索速度,加载遗传算法避免蚁群聚类算法过早陷入局部最优;最后结合近似骨架理论,构建不确定近似骨架蚁群聚类算法模型,缩减迭代次数,快速搜索出聚类结果。在UCI真实数据集和延安宝塔区滑坡实验数据集上的实验结果显示,不确定近似骨架蚁群聚类 算法具有较高的聚类质量,预测精度达到93.3%,验证了算法在滑坡危险性预测中的可行性。     

一种基于密度和网格的簇心可确定聚类算法

以网格化数据集来减少聚类过程中的计算复杂度,提出一种基于密度和网格的簇心可确定聚类算法.首先网格化数据集空间,以落在单位网格对象里的数据点数表示该网格对象的密度值,以该网格到更高密度网格对象的最近距离作为该网格的距离值;然后根据簇心网格对象同时拥有较高的密度和较大的距离值的特征,确定簇心网格对象,再通过一种基于密度的划分方式完成聚类;最后,在多个数据集上对所提出算法与一些现有聚类算法进行聚类准确性与执行时间的对比实验,验证了所提出算法具有较高的聚类准确性和较快的执行速度.     

基于密度峰值的网格聚类算法

2014年提出的密度峰值聚类算法,思想简洁新颖,所需参数少,不需要进行迭代求解,而且具有可扩展性。基于密度峰值聚类算法提出了一种网格聚类算法,能够高效地对大规模数据进行处理。首先,将N维空间粒化为不相交的长方形网格单元;然后,统计单元空间的信息,利用密度峰值聚类寻找中心点的思想确定中心单元,即中心网格单元被一些低局部密度的数据单元包围,而且与比自身局部密度高的网格单元的距离相对较大;最后,合并与中心网格单元相近网格单元,从而得出聚类结果。在UCI人工数据集上的仿真实验结果表明,所提算法能够较快得出聚类中心,有效处理大规模数据的聚类问题,具有较高的效率,与原始的密度峰值聚类算法相比,在不同数据集上时间损耗降低至原来的1/100~1/10,而精度损失维持在5%~8%。     

改进小波聚类算法在QAR数据中的应用

传统小波聚类算法标记满足密度阈值的连通单元为同一个簇,而不满足密度阈值的网格有可能存在属于簇的数据对象,数据的每维属性有时差距较大,不合适再划分均匀网格。为此,提出一种改进的小波聚类算法CWave Cluster,划分非均匀网格,进一步细化边界网格,对不满足密度阈值的网格进行处理,最终形成聚类。在指定的快速存取记录器(QAR)数据集上的实验结果表明,改进的小波聚类算法能根据数据特点划分网格,区分簇与簇的边界,有效解决QAR数据异常点检测问题。     

结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法处理多密度峰值数据集时,人工选择聚类中心易造成簇的误划分问题,提出一种结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法。在CFSFDP求得的可能簇中心中,利用基于可变染色体长度编码的遗传k均值的全局搜索能力自动搜索出最优聚类中心,同时自适应确定遗传k均值的交叉概率,避免早熟问题的出现。在UCI数据集上的实验结果表明,改进算法具有较好的聚类质量和较少的迭代次数,验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于密度峰值的混合型数据聚类算法设计

针对k-prototypes算法无法自动识别簇数以及无法发现任意形状的簇的问题,提出一种针对混合型数据的新方法：寻找密度峰值的聚类算法。首先,把CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）聚类算法扩展到混合型数据集,定义混合型数据对象之间的距离后利用CFSFDP算法确定出簇中心,这样也就自动确定了簇的个数,然后其余的点按照密度从大到小的顺序进行分配。其次,研究了该算法中阈值（截断距离）及权值的选取问题：对于密度公式中的阈值,通过计算数据场中的势熵来自动提取;对于距离公式中的权值,利用度量数值型数据集和分类型数据集聚类趋势的统计量来定义。最后通过在三个实际混合型数据集上的测试发现：与传统k-prototypes算法相比,寻找密度峰值的聚类算法能有效提高聚类的精度。     

面向大规模节点划分的网格密度峰值聚类

本文阐述了一种应用于大规模数据节点划分的改进网格密度峰值聚类算法.针对传统的密度峰值聚类算法距离矩阵计算时间长,人工选取阈值对聚类结果的影响较大,限制其在大规模数据集中的应用等缺点,本文采用基于自适应网格划分的密度峰值聚类,通过判断网格均衡来计算网格间距离,引入万有引力得到网格相对引力,通过极大值平均选取法自动得到密度...     

不确定PAHT聚类算法在滑坡危险性预测上的应用

针对滑坡预测聚类研究中由于难以确定传统聚类算法需要预先设置的簇个数和无法精准衡量不确定因素降雨量导致预测效果欠佳的问题,提出一种新的聚类算法—不确定PAHT（partition algorithm on the hierarchical thinking）算法,该算法引入一种不确定数据模型——M-D距离,其有效刻画了不确定的雨量数据;并结合层次聚类思想,通过找出最佳阙值p*自动确定k值。以延安宝塔区为实例进行对比实验,实验结果验证了不确定M-D距离和PAHT算法的有效性及不确定PAHT算法在滑坡危险性预测上的可行性。     

一种基于相对密度和决策图的聚类算法

聚类是数据挖掘领域的一个重要研究方向,针对复杂数据集中存在的簇间密度不均匀、聚类形态多样、聚类中心的识别等问题,引入样本点k近邻信息计算样本点的相对密度,借鉴快速搜索和发现密度峰值聚类(CFSFDP)算法的簇中心点识别方法,提出一种基于相对密度和决策图的聚类算法,实现对任意分布形态数据集聚类中心快速、准确地识别和有效聚类.在7类典型测试数据集上的实验结果表明,所提出的聚类算法具有较好的适用性,与经典的DBSCAN算法和CFSFDP等算法相比,在没有显著提高时间复杂度的基础上,聚类效果更好,对不同类型数据集的适应性也更广.     

基于核密度估计的K-CFSFDP聚类算法

快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)是一种新的基于密度的聚类算法,它通过发现密度峰值来有效地识别类簇中心,具有聚类速度快、实现简单等优点。针对CFSFDP算法的准确性依赖于数据集的密度估计和截断距离(dc)的人为选择问题,提出一种基于核密度估计的K-CFSFDP算法。该算法利用无参的核密度估计分析数据点的分布特征并自适应地选取dc,从而搜索和发现数据点的密度峰值,并以峰值点数据作为初始聚类中心。基于4个典型数据集的仿真结果表明,K-CFSFDP算法比CFSFDP,K-means和DBSCAN算法具有更高的准确度和更强的鲁棒性。     

基于密度比例的密度峰值聚类算法

CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）是一种新的基于密度的聚类算法。该算法可以对非球形分布的数据聚类,有待调节参数少、聚类速度快等优点。但是对于类簇间密度相差较大的数据,该算法容易遗漏密度较小的类簇而影响聚类的准确率。针对这一问题,提出了基于密度比例峰值聚类算法即R-CFSFDP。该算法将密度比例引入到CFSFDP中,通过计算样本数据的密度比峰值来提高数据中密度较小类簇的辨识度,进而提升整体聚类的准确率。基于9个常用测试数据集（2个人工合成数据集,7个UCI数据集）的聚类实验结果表明,对于类簇间密度相差较大和类簇形状复杂的数据聚类问题,R-CFSFDP能够使得类簇中心更加清晰、易确定,聚类结果更好。     

基于双层网格和密度的数据流聚类算法

传统的基于网格的数据流聚类算法在同一粒度的网格上进行聚类,虽然提高了处理速度,但聚类准确性较低。针对此问题,提出一种新的基于双层网格和密度的数据流聚类算法DBG Stream。在2种粒度的网格上对数据流进行聚类,并借鉴CluStream算法的思想,将聚类过程分为2个阶段。在线过程中利用粗粒度的网格单元形成初始聚类,离线过程中在细粒度网格单元上,对位于簇边界的网格单元进行二次聚类以提高聚类精度,并实现了关键参数的自动设置,通过删格策略提高算法效率。实验结果表明,DBG Stream算法的聚类精确度较D Stream算法有较大提高,有效解决了传统基于网格聚类算法的聚类精度较低的问题。     

大规模无线传感网基于CFSFDP和泊松混合模型的分簇路由算法

针对无线传感网随规模的扩大其节点能量利用率较低的问题,提出了一种适用于大规模无线传感网的基于CFSFDP和泊松混合模型的分簇路由算法(CRCPMM).其核心思想是:在基站利用改进的CFSFDP算法自动估计簇的数目K值并选取聚类中心,然后运用泊松混合模型将节点合理聚类,以保证聚类效果最优;簇间采用多跳传输方式,综合考虑簇首等效剩余能量、簇首之间的距离以及多跳路径与理想最优路径之间的角度.仿真结果表明:与低功耗自适应集簇(LEACH)协议、分布式能量有效非均匀成簇(DEBUC)协议相比,CRCPMM协议在大规模网络中具有明显的优势,能够有效均衡节点能耗,延长网络生命周期.