一种基于极大熵的快速无监督线性降维方法

现实世界中高维数据无处不在,然而在高维数据中往往存在大量的冗余和噪声信息,这导致很多传统聚类算法在对高维数据聚类时不能获得很好的性能.实践中发现高维数据的类簇结构往往嵌入在较低维的子空间中.因而,降维成为挖掘高维数据类簇结构的关键技术.在众多降维方法中,基于图的降维方法是研究的热点.然而,大部分基于图的降维算法存在以下两个问题:(1)需要计算或者学习邻接图,计算复杂度高;(2)降维的过程中没有考虑降维后的用途.针对这两个问题,提出一种基于极大熵的快速无监督降维算法MEDR. MEDR算法融合线性投影和极大熵聚类模型,通过一种有效的迭代优化算法寻找高维数据嵌入在低维子空间的潜在最优类簇结构. MEDR算法不需事先输入邻接图,具有样本个数的线性时间复杂度.在真实数据集上的实验结果表明,与传统的降维方法相比, MEDR算法能够找到更好地将高维数据投影到低维子空间的投影矩阵,使投影后的数据有利于聚类.     

密度峰值优化的球簇划分欠采样不平衡数据分类算法

在集成算法中嵌入代价敏感和重采样方法是一种有效的不平衡数据分类混合策略。针对现有混合方法中误分代价计算和欠采样过程较少考虑样本的类内与类间分布的问题,提出了一种密度峰值优化的球簇划分欠采样不平衡数据分类算法DPBCPUSBoost。首先,利用密度峰值信息定义多数类样本的抽样权重,将存在“近邻簇”的多数类球簇划分为“易误分区域”和“难误分区域”,并提高“易误分区域”内样本的抽样权重;其次,在初次迭代过程中按照抽样权重对多数类样本进行欠采样,之后每轮迭代中按样本分布权重对多数类样本进行欠采样,并把欠采样后的多数类样本与少数类样本组成临时训练集并训练弱分类器;最后,结合样本的密度峰值信息与类别分布为所有样本定义不同的误分代价,并通过代价调整函数增加高误分代价样本的权重。在10个KEEL数据集上的实验结果表明,与现有自适应增强（AdaBoost）、代价敏感自适应增强（AdaCost）、随机欠采样增强（RUSBoost）和代价敏感欠采样自适应增强（USCBoost）等不平衡数据分类算法相比,DPBCPUSBoost在准确率（Accuracy）、F1分数（F1-Score）、几何均值（G-mean）和受试者工作特征（ROC）曲线下的面积（AUC）指标上获得最高性能的数据集数量均多于对比算法。实验结果验证了DPBCPUSBoost中样本误分代价和抽样权重定义的有效性。     

TTR:用于安全组密钥管理的改进批次更新方案

多播组密钥管理是多播安全中的核心问题之一,针对它近年来已经提出了很多方案,其中大部分是在收到请求后立即处理的单次更新方法。XiaozhouLi等人提出了基于更新间隔的批次更新方法。该文对基于更新间隔的批次更新方案进行了改进,提出给每个请求加一个TTR(TimeToRekey),密钥更新在有请求的TTR变为0的时候进行。试验表明基于TTR的批次更新不仅提高了效率,改进了密钥树的平衡性,还解决了应用中的一些实际问题。     

近亲结点图编辑的Self-Training算法

Self-Training算法的性能很大程度上取决于高置信度样本的识别准确度。受DPC算法启发,利用密度峰值定义样本间的原型关系,并构造出近亲结点图这一新型数据结构。在此基础上,提出了一种近亲结点图编辑的Self-Training算法（self-training algorithm with editing direct relative node graph-DRNG）。DRNG采用假设检验的方法选择高置信度样本,将其加入有标签样本集进行迭代训练。因误分的高密度样本点对Self-Training算法的分类性能影响较大,所以,DRNG综合考虑距离和密度两个方面定义了近亲结点图中割边的非对称权重,增大了高密度点的割边权重,使其落在拒绝域外的概率增加,减小了因其误分类而产生的风险。为了验证DRNG的性能,在8个基准数据集上与类似算法进行对比实验,实验结果验证了DRNG的有效性。