基于近邻传播算法的最佳聚类数确定方法比较研究

在聚类分析中,决定聚类质量的关键是确定最佳聚类数.提出采用聚类效果较好的近邻传播聚类算法对样本进行聚类,运用6种聚类有效性指标分别对聚类结果进行有效性分析,以确定最佳聚类数.具体分析了这些有效性指标,并改进了IGP指标确定最佳聚类数的方法.针对8个数据集,通过实验比较这些指标的性能.分析和实验结果表明,基于近邻传播聚类...     

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。     

基于模糊划分测度的聚类有效性指标

聚类有效性指标用于评价聚类结果的有效性。根据聚类的基本特性，提出了一个新的用于发现最优模糊划分的聚类有效性指标，该有效性指标采用模糊划分测度和信息熵两个重要因子来评价模糊聚类的有效性。其中，模糊划分测度用于评价聚类的类内紧致性与类间分离性，而信息熵则反映了模糊聚类划分结果的不确定性程度。实验结果表明，该聚类有效性指标能对模糊聚类结果的有效性进行正确的评价，特别是对于空间数据的聚类有效性评价，同其他有效性指标相比，它不仅能得到最优的模糊划分，而且对权重系数也是不敏感的。     

K-means算法最佳聚类数确定方法

K-means聚类算法是以确定的类数k为前提对数据集进行聚类的,通常聚类数事先无法确定。从样本几何结构的角度设计了一种新的聚类有效性指标,在此基础上提出了一种新的确定K-means算法最佳聚类数的方法。理论研究和实验结果验证了以上算法方案的有效性和良好性能。     

结合多目标优化算法的模糊聚类有效性指标及应用

模糊聚类方法可以更有效地对复杂数据集进行分析,由于模糊聚类算法的种类繁多且聚类结果会随着输入的聚类个数的不同而改变,使得模糊聚类算法产生的结果不准确,因此,要获得准确的聚类结果必须确定模糊聚类个数k.目前已有的研究主要是利用多种模糊聚类有效性指标来确定最优聚类个数k,但是诸如SSD,PBM等模糊聚类指标会随着划分的聚类个数k的增加而单调递减,导致聚类个数k不准确.为此,文中提出了一种结合多目标优化算法的模糊聚类有效性指标(A Validity Index of Fuzzy Clustering Combined with Multi-obj ective Optimization Algorithm,OSACF),将模糊聚类度量指标与多目标优化算法(Multi-Obj ective Optimization Algorithm,MOEA)相结合来解决聚类最优个数k的问题.与使用聚类有效性指标不同,OSACF通过建立聚类个数k与聚类度量指标之间的双目标模型并使用MOEA优化该双目标模型来确定最优聚类个数k,避免了聚类有效性指标趋于单调递减的影响.另一方面,OSACF使用形态形似距离替代传统的欧氏距离度量,避免了聚类形状对计算聚类k值的影响.实验结果表明,OSACF结合MOEA得到的最优模糊聚类个数k比已有的聚类有效性指标获得的结果更准确.     

一个改进的模糊聚类有效性指标

聚类有效性指标既可用来评价聚类结果的有效性,也可以用来确定最佳聚类数。根据模糊聚类的基本特性,提出了一种新的模糊聚类有效性指标。该指标结合了数据集的分布特征和数据隶属度两个重要因素来评价聚类结果,提高了判别的准确性。实验证明,该指标能对模糊聚类结果进行正确的评价,并自动获得最佳聚类数,特别是对类间有交叠的情况能够做出准确判定。     

一种基于模态逻辑的聚类结果评价方法

聚类评价指标对衡量一个聚类的优劣有着重要作用.现有的聚类评价指标通常都基于统计理论或模糊理论.收到基础理论的限制,在一些特殊场合,这些指标不能对聚类进行正确的评估.提出了一种基于模态逻辑的新的聚类评价指标.通过把相似性定义成数据集上的二元关系聚类被描述成Kripke结构.用原子公式表示每个簇后,聚类的结果可以用一组逻辑公式来表示.根据最小描述长度原则,聚类评价指标由这种表示方式的准确性和复杂性构成.由于这种新的评价指标对相似性没有任何附加的限制,它较之现有的评价指标更为通用,而那些指标往往都默认了某种相似性度量方式.列举了用于对比新旧指标的实验.实验结果表明,这种新的评价指标在一般情况下与大多数评价指标一致,而在一些类似"双环"的特殊情况下比现有评价方式更有效.     

噪音特征对聚类内部有效性的影响

聚类内部有效性指标是在未知样本真实分类情况下用于评价聚类结果优劣、寻找最佳聚类个数的指标,是聚类分析研究中的重要内容。虽然已有大量的研究分析了聚类内部有效性指标的性能,且有研究结论表明某些内部有效性指标的性能良好,能够辅助聚类算法找到最佳聚类个数,但这些研究未考虑真实数据中的噪音特征对内部有效性指标的影响,研究结论可能会误导内部有效性指标的选取和应用。为此,选取了10种常用的内部有效性指标来研究噪音特征对内部有效性特征选择和聚类结果的影响。结果表明,数据中的噪音特征会影响内部有效性指标的性能,除KL指标、CH指标和CCC指标对噪音特征的反应相对不敏感外,其他内部有效性指标均对噪音特征敏感,且聚类结果的准确性会随着噪音的增强而降低。     

高效率的K-means最佳聚类数确定算法

针对K-means聚类算法通常无法事先设定聚类数,而人为设定初始聚类数目容易导致聚类结果不够稳定的问题,提出一种新的高效率的K-means最佳聚类数确定算法。该算法通过样本数据分层来得到聚类数搜索范围的上界,并设计了一种聚类有效性指标来评价聚类后类内与类间的相似性程度,从而在聚类数搜索范围内获得最佳聚类数。仿真实验结果表明,该算法能够快速、高效地获得最佳聚类数,对数据集聚类效果良好。     

一种采用新型聚类方法的最佳类簇数确定算法

聚类分析是统计学、模式识别和机器学习等领域的研究热点.通过有效的聚类分析,数据集的内在结构与特征可以被很好地发掘出来.然而,无监督学习的特性使得当前已有的聚类方法依旧面临着聚类效果不稳定、无法对多种结构的数据集进行正确聚类等问题.针对这些问题,首先将K-means算法和层次聚类算法的聚类思想相结合,提出了一种混合聚类算法K-means-AHC;其次,采用拐点检测的思想,提出了一个基于平均综合度的新聚类有效性指标DAS（平均综合度之差,difference of average synthesis degree）,以此来评估K-means-AHC算法聚类结果的质量;最后,将K-means-AHC算法和DAS指标相结合,设计了一种寻找数据集最佳类簇数和最优划分的有效方法.实验将K-means-AHC算法用于测试多种结构的数据集,结果表明：该算法在不过多增加时间开销的同时,提高了聚类分析的准确性.与此同时,新的DAS指标在聚类结果的评价上要优于当前已有的常用聚类有效性指标.     

仿生机器鱼的动力学仿真

仿生机器鱼的研究受到各国越来越多的研究工作者的重视,并取得了一定的成果.本文着重研究了仿生机器鱼的尾鳍的动力学并建立了仿生机器鱼的运动模型,并对该模型进行了计算机仿真,研究探索了仿生机器鱼的前进速度与尾鳍摆角、摆动频率、摆动幅度之间的关系.     

多种燃料锅炉效率曲线的辨识方法

多种燃料锅炉的运行优化是钢铁联合企业节约能源的一个主要方法,但是这种锅炉的效率曲线的辨识却是一个复杂而困难的非线性最小二乘问题。借鉴大系统递阶算法的思想,本文提出了一种新的两级递阶辨识的算法。这种算法通过预估关联量,将非线性最小二乘问题转化为两级线性最小二乘问题。实验的结果证明:这种算法是一种有效的算法。     

多台电轴系统稳定性区域之扩大

刘永清在[1]、[2]中研究了疏松桂提出的多台电轴系统的稳定性,本文应用标量函数分解法,从如何寻求尽可能大的稳定域的观点出发,研究了电力拖动自动控制系统中带平衡机的n台电轴系统的稳定性,扩大了参数稳定性区域,并给出渐近稳定性区域估计式。     

智能优化策略的比较

智能优化是从诸多新兴学科衍生出来的前沿科学，本文研究了智能优化的策略，对计算智能策略进行了分析比较，并举出了在工程实践中用这些策略进行智能优化的实例，从中得出有意义的结论。     

一元n次多项式根的展开公式及其求根算法

本文获得了一元n次复系数多项式根的展开公式，给出了求出方程的任意精确根的一个新的算法。利用该算法，可以用求根公式得到任意精度的初始值，用一个公式可以计算出全部的根。     

人体三围特征计算的研究与实现

文中提出了一个基于多边形逼近和凸包球取的人体三围特征计算方法。首先给出了一个具有确定性的高效的多边形逼年算法，运用该算法对人体横截面边界进行特征化处理，再通过特征识别抽取人体三围的特征多边形，最后通过计算凸包的方法获取人体三围特征值。文中提出的方法已运用于一个综合化的服装ＣＡＤ系统中。     

表的等价性的NP完全性的讨论

本文给出了表的等价性判定的一些结果：三元可满足性问题，表达式的ＮＰ完全性，表的ＮＰ完全性，还给出了函数依赖对表的影响，强等价性的复杂性的一些讨论。为对表的进一步研究屯指出了方向。     

独立边界自增强方法

提出了独立边界的自增强算法.使用反复随机搜索获得各种可能的独立边界轨迹;使 用搜索轨迹的自增强代替过去的固定点的领域增强方法;采用搜索轨迹的积累技术代替过去的 迭代操作.实验证明:该方法克服了过去的方法对噪声和局部错误极度敏感的缺点,能够在进行 边缘增强的同时有效地抑制噪声.     

计算机仿真系统的可信度评估

相似理论是计算机仿真的基础,它在建立仿真模型、仿真可信性评估等方面都有很好的指导作用,在文中分析相似理论中的序结构定律的基础上,将序结构定律运用于计算机仿真系统的相似评定中,并给出了具体的算法。对如何评估仿真系统的相似度问题,在理论上作了一定的研究和探讨。     

溴代胞嘧啶对三螺旋DNA稳定性的影响

研究了三螺旋ＤＮＡ中胞嘧啶被５－溴有包嘧啶取代后的稳定性问题。通过建立ＣＧＣ、ＣＧＢｒＣ,ＢｒＧＣ和ＢｒＣＧＢｒＣ４种模型。并２ＩｎｓｉｇｈｔⅡ软件包中的Ｄｉｓｃｏｖｅｒ程度进行计算模拟,骼５－溴胞嘧啶取代三螺肇ＤＮＡ分子中的胞嘧啶后,整个分子的稳定性与有所降低。同时,当用５－溴胞嘧啶取代三螺旋ＤＮＡ不同链上的胞嘧啶时,被取代链的碱基堆积能显著增高,导致分子人稳定性降低,但被取代链和相邻链同相互和