离群模糊核聚类算法

一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,在经典的FCM模糊聚类算法的基础上得到了一个特征空间内的全新的聚类目标函数,通过对目标函数的优化,最终得到了各个数据的权值,根据权值的大小标识出样本集中的离群点.仿真实验的结果表明了该离群模糊核聚类算法的可行性和有效性.     

核蚁群化学聚类算法

为了提高蚁群化学聚类算法的聚类效果,通过引入径向基核函数改进蚁群化学聚类算法的相似度度量式,提出了核蚁群化学聚类算法。将核蚁群化学聚类算法用于三个标准数据集合,计算结果表明与蚁群化学聚类算法相比,核蚁群化学聚类算法聚类效果提升显著。将核蚁群化学聚类算法、核自组织神经网络映射算法和基于多项式核的结构化有向树数据聚类算法同时用于Iris数据集合,结果显示三种核聚类算法聚类效果相当。     

基于核的可能性聚类算法

针对模糊C-均值算法聚类分析时的缺陷,采用能够较好地处理噪音和孤立点的可能性聚类算法,并将核学习方法的思想应用于可能性聚类算法中,提出一种基于核的可能性聚类算法。该方法利用Mercer核将观察空间的待分类样本点经过一个非线性映射后,映射到一个高维的核空间,突出不同类别样本之间的特征差异,使得原来线性不可分的样本点在核空间中变得更加线性可分,从而更好地聚类。经仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊C-均值以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。     

核自组织映射竞争聚类

基于核方法可在高维特征空间中完成数据聚类,但缺乏对原输入空间聚类中心及结果的直观刻画.提出一种核自组织映射竞争聚类算法.该算法是利用核的特征,导出SOM算法的获胜神经元及权重更新规则,而竞争学习机制依然保持在原输入空间中,这样既解决了当输入样本分布结构呈高度非线性时,其分类能力下降的问题,而且解决了Donald[1]算法导致的特征空间中的获胜神经元在原始输入空间中的原像不存在,而无法对聚类结果利用可视化技术进行解释的问题.实验结果表明,提出的核自组织映射竞争聚类算法在某些数据集中可以获得比SOM算法更好的结果.     

一种改进的模糊核聚类算法

为解决经典模糊聚类算法对噪声数据敏感、样本分布不平衡和高维数据集聚类效果不理想的问题。针对此不足,可以通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,从而在经典模糊聚类算法的基础上得到特征空间内的全新的目标函数。在基于核函数的模糊聚类算法中,核参数的选择是至关重要的。因此,提出了一个简单有效地决定核参数的方法。理论分析和实验结果表明,相对于其它经典模糊聚类算法,新算法具有更好的健壮性和聚类效果。     

一种基于构造性核覆盖的聚类算法

基于构造性核覆盖学习方法的思想,提出了一种构造性核覆盖聚类算法.首先将原空间的待分类样本映射到一个高维的特征空间中,使得样本变得线性可分,然后在核空间采用构造性覆盖方法进行覆盖领域的构造,这组领域能将相似度小的样本分割开来,将相似度大的样本聚合在一起,通过定义一定的相似度度量标准和目标函数,达到聚类的效果.仿真实验也验证了该方法的有效性和可行性.     

一种基于模糊核聚类的谱聚类算法

谱聚类是对样本拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,不局限于原始数据的分布形状,可收敛于全局最优解,但不能准确反映样本间的实际关系,而模糊核聚类可利用模糊数学理论确定样本间的模糊关系。为此,在调整相似度度量函数和距离度量函数的基础上,将模糊核聚类融合到谱聚类算法中,提出SC-KFCM算法,利用模糊划分改进谱聚类中的硬划分,根据特征向量间的相似性和关联程度建立模糊隶属关系并对样本进行聚类,从而弥补谱聚类中硬划分部分对聚类结果造成的影响。实验结果表明,SC-KFCM算法在不同分布特点及维数的数据集上均取得了较稳定的聚类结果和较高的聚类精度。     

动态权值混合C-均值模糊核聚类算法*

PCM算法存在聚类重叠的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与典型值把数据样本划分到不同的类中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对样本分布不均衡的聚类效果并不十分理想。针对此不足,可以通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,从而得到特征空间内的目标函数。理论分析和实验结果表明,相对于其他经典模糊聚类算法,新算法具有更好的健壮性和聚类效果。     

特征空间属性加权模糊核聚类算法

充分考虑了属性间的不平衡性,通过Mercer核把原始的观察空间映射到高维特征空间,提出了一种新的特征空间中的加权模糊核聚类算法WFKCA。众多实例表明,WFKCA比传统的聚类算法具有更好的性能,且对于高维数据具有很好的聚类效果。     

基于聚类的核矩阵维度缩减

提出了基于聚类的核矩阵维度缩减技术。它的主要思想是首先利用非线性映射≠将原始输入空间变换到某高维特征空间，然后根据k-均值聚类算法缩减训练样本的数目，得到一缩减的代表集，利用该代表集计算得到一组标准正交的基向量，构成一个低维的投影子空间。CENPARMI手写体阿拉伯数字库的试验结果证实了所提算法的有效性。     

改进的离群核模糊聚类算法

针对离群点数据的发现问题,提出一种改进的离群核模糊聚类算法,利用先验知识,选择聚类目标函数,并将聚类中心作为初始化参数,有效提高算法的收敛速度,减少其整体运行时间,仿真实验结果表现,该算法是有效的。     

基于连通核的鲁棒模糊C-均值聚类算法

提出一种新的鲁棒核模糊C-均值聚类算法.将连通核与AFCM(Alternative fuzzy C-means)聚类算法相结合,给出基于连通核的核AFCM:CRKFCM(Connectivity kernel based robust fuzzy C-means).CRKFCM一方面有效地利用了连通核,可以对任意形状数据聚类,且避免了核参数的选取问题;另一方面在特征空间使用非欧氏距离,可以有效地处理含噪声数据的聚类问题.实验结果表明,与原有的AFCM和连通核硬C-均值(CKHCM,Connectivity kernel based hard C-means)聚类算法相比,新算法在处理噪声环境中的任意形状聚类问题方面更有效.     

基于最大熵的模糊核聚类图像分割方法

传统聚类算法易陷入局部极值,在数据线性不可分时分类效果较差。为此,提出一种基于最大熵的模糊核聚类图像分割方法。采用最大熵算法对原始图像进行初步分割,求得初始聚类中心;引入Mercer核函数,把输入空间的样本映射到高维特征空间,并在特征空间中进行图像分割。实验结果表明,该方法能减少迭代次数,使分类结果更稳定,从而较好地把目标从背景中分割出来。     

一种新颖的核鉴别通用矢量集算法

为了进一步增强鉴别通用矢量集算法的性能,提出一种核鉴别通用矢量集算法.首先利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间;然后在高维特征空间里利用再生核理论建立鉴别通用矢量集算法的等价求解模型;最后根据新的求解模型,应用二次Gram-Schmidt正交化方法求出核类内零空间中的鉴别矢量集.在人脸库上的实验结果验证了文中算法的有效性.     

基于特征标权的中文签字核聚类研究

针对不同书写者书写同一字的分类问题，介绍了签字的五个全局特征的提取方法，在特征总数不多的情况下，使用特征标权而不是特征选择的方法来反映各特征对于签字分类的区分度不一样的事实，并着重讨论了如何利用待分类的模式，无监督的进行特征标权以得到权重向量的方法．将权重向量加入到作为核函数的高斯函数中，以核聚类方法对签字进行分类，实验显示，采用同样的核聚类步骤，加入权重向量后分类正确率较没有权重向量时的分类正确率有明显提高，权重向量自学习较同类方法指导性更强，说明该方法适用于文中提出的中文签字的分类问题，是可行且有效的。     

类属型数据核子空间聚类算法

现有的类属型数据子空间聚类方法大多基于特征间相互独立假设,未考虑属性间存在的线性或非线性相关性.提出一种类属型数据核子空间聚类方法.首先引入原作用于连续型数据的核函数将类属型数据投影到核空间,定义了核空间中特征加权的类属型数据相似性度量.其次,基于该度量推导了类属型数据核子空间聚类目标函数,并提出一种高效求解该目标函数的优化方法.最后,定义了一种类属型数据核子空间聚类算法.该算法不仅在非线性空间中考虑了属性间的关系,而且在聚类过程中赋予每个属性衡量其与簇类相关程度的特征权重,实现了类属型属性的嵌入式特征选择.还定义了一个聚类有效性指标,以评价类属型数据聚类结果的质量.在合成数据和实际数据集上的实验结果表明,与现有子空间聚类算法相比,核子空间聚类算法可以发掘类属型属性间的非线性关系,并有效提高了聚类结果的质量.     

基于粒子群优化的高斯核函数聚类算法

针对视频帧数据在时间轴上的高斯分布特征,提出基于样本和高斯核相似性度量的聚类算法,采用度量方法考虑概率分布密度因素,同时利用改进的粒子群优化算法加速聚类过程。实验结果表明,与基于C均值聚类算法相比,该算法具有较强的全局搜索能力和聚类精度,在视频数据聚类分析中具有更高的效率和更佳的聚类效果。     

核密度估计及其在聚类算法构造中的应用

经典数理统计学中的核密度估计理论是构造基于数据集密度函数聚类算法的理论基础,采用分箱近似的快速核密度函数估计方法同样为构造高效的聚类算法提供了依据．通过对核密度估计理论及其快速分箱核近似方法的讨论,给出分箱近似密度估计相对于核密度估计的均方误差界,提出基于网格数据重心的分箱核近似方法．在不改变计算复杂度的条件下,基于网格数据重心的分箱核近似密度函数计算可以有效地降低近似误差,这一思想方法对于构造高效大规模数据聚类分析算法具有指导意义．揭示了基于网格上密度函数近似的聚类算法与核密度估计理论之间的关系．     

基于核的模糊聚类算法

在聚类分析中,模糊c-均值算法是应用最广泛的聚类算法之一,针对该算法对初始化敏感,容易陷入局部极小点的缺点,论文提出了一种基于核的模糊聚类算法。在算法中将核方法与模糊可能性算法相结合,将模糊c-均值算法结果作为初始中心,放松了对隶属度归一化的条件,对噪声有更好的处理能力。IRIS数据和人造数据的实验结果表明该算法的有效性。