自适应数据库中基于特征向量的聚类算法的研究与改进

在负载自适应数据库系统中,负载特征化部件是关键部分,首先要对负载分类,然后根据分类的情况预测负载性能。负载的分类一般采用聚类算法,聚类算法中比较典型的就是K—means算法。但在K—means算法中,k值必须提前设定而且不能根据负载的实际情况改变,就是对算法的一个改进,使得k值动态的、能够根据负载的实际情况改变。实验结果表明,使用该算法的分类结果预测负载运行时间的准确性有明显提高。     

基于特征向量的分布式聚类算法

提出了一种新的表达数据集的方法——特征向量,它通过坐标和密度描述了某一密集空间,以较少的数据量反映站点数据的分布特性。在此基础上提出了一种基于特征向量的分布式聚类算法——DCBFV(Distributed Clustering Based on Feature Vector),该算法可有效降低网络通信量,能够对任意形状分布的数据进行聚类,提高了分布式聚类的时空效率和性能。理论分析和实验结果表明DCBFV是高效可行的。     

网格聚类算法

聚类分析有广泛的应用,是数据挖掘中非常重要的方法。聚类分析算法有多种分类,每种方法在不同领域发挥了不同的作用。以研究网格聚类算法为目的,介绍了聚类分析算法的要求以及常见的聚类算法;针对基于网格方法的聚类算法进行专门研究,比较分析了传统的和改进的基于网格方法的聚类算法。介绍的各种网格聚类算法都有自身的优点和不足。通过对这些网格聚类算法的学习便于深入研究网格聚类算法,以便将其与实际问题相结合,设计更好的算法。     

SA-BFSN:一种自适应基于密度聚类的算法

针对BFSN算法需要人工输入参数r和λ的缺陷,提出了一种自适应确定r和λ的SA-BFSN聚类方法。该方法通过Inverse Gaussian拟合判断r参数,通过分析噪声点数量的分布特征选择合适的λ值。算法测试表明,使用SA-BFSN无需人工输入参数,能够实现聚类过程的全自动化,能够有效处理任意形状、大小和密度的簇。     

基于搜索结果的聚类算法

当前的搜索引擎中,存在大量的冗余搜索结果,且不能对搜索结果进行指导分类。本文提出一种基于密度的聚类算法,能够有效地对搜索结果进行聚类优化和分类。该算法选取搜索结果中权重高于一定值的网页,提取网页的特征值与候选关键字,标注特征范围,再进行网页相似度比较,最大限度地消除冗余网页,并根据网页的候选关键字提供分类,从而提高搜索结果的精准性和满意度,达到更智能的效果。     

基于均值的谱聚类特征向量选择算法

在数据聚类当中,谱聚类是最流行的方法之一,其性能取决于所选取相关图的拉普拉斯(Laplacian)矩阵的特征向量。对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用Laplacian矩阵的前K个最大特征值对应的特征向量作为数据的一种表示。然而,对于某些分类问题,这K个特征向量不一定能够很好地体现原始数据的信息。本文提出一种基于均值的谱聚类特征向量选择算法。该算法首先得出图的Laplacian矩阵的前3K个最大特征值的均值,然后选取K个离均值最近的特征值所对应的特征向量。相比传统谱聚类算法,该算法在UCI数据集上获得了较好的聚类性能。     

一种特征加权的聚类算法框架

为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架.该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据特征权值重新聚类,之后再次学习特征权值,该过程反复迭代,直至算法收敛或达到指定的迭代次数.欧几里德空间内基于距离、基于密度的聚类算法均适用于本框架.基于本框架,采用模糊C均值聚类算法(FCM)、密度聚类算法(DBSCAN),并通过信息增益特征评价、ReliefF特征评价方法,对多个UCI数据集进行了实验,验证了该框架的有效性.     

IncSNN——一种基于密度的增量聚类算法

基于密度的聚类算法是一类重要的聚类算法,能发现任意形状的簇,但由于它的时间复杂度较高,因此设计有效的增量更新算法是一个重要研究方向.在SNN算法的基础上,提出一种基于密度的增量聚类算法-IncSNN.该算法将所更新对象的空间进行划分,定义了基于该划分的最近邻居的概念,进而确定了受影响对象的集合,当算法更新时,只需要对受影响的数据进行处理.由于受影响对象的集合远小于原数据集合,因此显著提高了算法的效率.实验结果验证了IncSNN的有效性.     

基于聚类的小生境克隆选择算法

基于聚类的小生境克隆选择算法是针对小生境克隆选择算法计算复杂、参数设置困难等缺点而提出的。新算法删除了计算复杂度较大的抑制算子,引入聚类算子,并对算法的部分流程进行了调整。新算法不仅计算复杂度降低,而且无需预知峰的个数等先验知识,仅根据样本数据即可找到全部峰值点。仿真实验验证了C-NCSA的完全收敛性;并且通过与小生境克隆选择算法的对比实验证明：在相同的实验条件下,C-NCSA的执行时间比NCSA明显降低。     

VDBSCAN:变密度聚类算法

传统的密度聚类算法不能识别并聚类多个不同密度的簇。对此提出了变密度聚类算法VDBSCAN,针对密度不稳定的数据集,可有效识别并同时聚类不同密度的簇,避免合并和遗漏。VDBSCAN算法的基本思想是:根据k-dist图和DK分析,对数据集中的不同密度层次自动选择一组Eps值,分别调用DBSCAN算法。不同的Eps值,能够找到不同密度的簇。4个二维数据集实验验证了VDB-SCAN算法的有效性,表明VDBSCAN算法可以有效地聚类密度不均匀的数据集,且参数Eps的自动选择方法也是有效的和健壮的。     

基于改进特征袋模型的奶牛识别算法

针对特征袋（BOF）模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图（HOG）特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字塔匹配原理（SPM）生成图像基于视觉词典的直方图表示,最后自定义直方图交叉核作为分类器核函数。该算法在项目组自行拍摄的数据集（包含15类奶牛、共7500张奶牛头部图像）上的实验结果表明,使用基于SPM的BOF模型将算法的识别率平均提高2个百分点;使用直方图交叉核相比使用高斯核将算法的识别率平均提高2.5个百分点;使用优化HOG特征,相比使用传统HOG特征将算法识别率平均提高21.3个百分点,运算效率为其1.68倍;相比使用尺度不变特征变换（SIFT）特征,在保证平均识别精度达95.3%的基础上,运算效率为其7.10倍。分析结果可知,该算法在奶牛个体识别领域具有较好的鲁棒性和实用性。     

改进的二进制特征图像检索算法

提出一种针对嵌入式系统的图像检索算法,通过提取目标局部特征来进行图像检索。为了提高检索的实时性并兼顾正确率,选用经典SIFT特征为基础进行改进。在关键点检测阶段使用均值滤波代替高斯滤波大大提高特征提取速度。在描述符生成阶段通过稀疏矩阵将SIFT特征映射为二进制描述符。引入基于K-means的 Multi-probe LSH方法对二进制描述符进行快速检索和匹配。通过一系列的图像缩放、旋转、模糊和光照变化对比实验,可以看出该算法与现有的经典算法相比在检索正确率及实时性方面均有很好的表现。     

基于簇特征的增量聚类算法设计与实现

对于大型数据库,如空间数据库和多媒体数据库,传统聚类算法的有效性和可扩展性受到限制。通过动态增量的方法,在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,根据BIRCH算法中聚类特征的概念,利用簇特征设计与实现了一种新的动态增量聚类算法,解决了大型数据库聚类的有效性以及空间和时间复杂度问题。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理大型数据库,使聚类算法具有良好的可扩展性。     

基于旋转不变特征的SIFT描述子在图像配准中的应用

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中描述子维度高造成配准过程中计算量过大的问题,提出了一种改进的SIFT算法。该算法利用圆形的旋转不变性,以特征点为中心,在近似大小的圆形特征点邻域内构造特征描述子,以每个圆环作为一个子环,每个子环内只有像素位置发生了改变,像素之间其他相对信息是保持不变的。当图像发生旋转时,统计每个圆环内元素的梯度累加值进行排序,生成特征向量描述子,降低了算法的维度及复杂度,把特征描述子的维数从128维降低到48维。实验结果表明,改进算法旋转配准重复率在85%以上;在图像旋转、缩放和光照变化情况下,与SIFT算法相比,平均配准准确率提高5%,平均配准耗时降低30%左右,有效实现了对SIFT的改进。     

聚类核值相似区特征点的医学影像分类

针对传统方法通常选取角点或极值点作为特征点,忽略了局部纹理变化从而影响医学影像分类性能的问题,提出一种新的特征点检测和描述方法,并基于其应用Bag-of-Keypoints模型实现医学影像分类。首先改进自适应的K-means对影像进行像素级聚类,构建核值相似区并选取邻域内聚类分布变化急剧的像素点作为特征点,然后在极坐标系中定义特征点描述符并生成视觉词典,通过视觉词直方图描述影像,最后利用直方图交集方法度量影像间的相似度来扩展KNN完成分类。遵循IRMA的医学影像类别编码标准严格选择实验数据,结果表明该算法较传统方法F1值平均提高4.5%,对于不同类别影像效果更加稳定鲁棒,从而更好地满足临床应用需求。     

基于尺度不变特征的光流法目标跟踪技术研究

针对目标跟踪问题中目标和场景动态变化的问题,提出了一种结合尺度不变特征变换（SIFT）和光流估计算法并改进模板更新策略的目标跟踪算法。SIFT特征是一种局部特征,具有尺度和旋转不变性。光流场反映的是一种全局特征,表示像素点强度的变化。SIFT特征点可以很好地满足光流估计的条件。实验结果表明这种改进后的目标跟踪算法能应用于部分遮挡的情况,并且相对于传统光流法具有更高的精确度。     

基于PHOG特征的行人检测算法研究

HOG特征对行人轮廓有很好的描述能力,但基于HOG特征的行人检测存在检测速度慢、漏检率较高的问题,使得该算法的实践应用范围受限。本文针对检测速度慢、漏检率较高的问题,提出了一种基于PHOG特征的行人检测算法。首先,提出了PHOG特征,该特征对cell内的梯度特征进行强化,增大了目标与背景的梯度分布区别,从而使目标更容易被分类器学习和识别。然后提出了构建特征金字塔的方法,并对PHOG特征进行有效地降维,大幅度减少了检测时间。试验结果表明,本文提出的PHOG-PCA特征将漏检率从35%降到了22%,检测速度也比一些流行算法快。     

基于特征点的视频流拼接帧选择优化算法

提出了一种具有公共视野的视频流拼接中视频帧的选择优化算法,算法计算候选帧与基准帧特征匹配对的特征向量差值的算术均值,选择均值最小的候选帧作为最佳拼接帧,与基准帧进行拼接.实验结果表明,基于该算法拼接的视频流全景视图效果较好,算法很好地解决了视频流拼接中最佳拼接帧的自动选择问题.     

Creation of user-defined freeform feature from surface models based on characteristic curves

This paper proposes a novel method for the creation of user-defined freeform feature (UDFFF) from existing surface model. The developed methodology has four major steps: selecting the region of interest (ROI), obtaining the characteristic curves from the surface model, reconstructing the ROI surface, and parameterizing the UDFFF. To quickly create UDFFF on the ROI, the representation of freeform feature based on characteristic curves is proposed. First, the characteristic curves of ROI are obtained automatically or by a small amount of human–computer interaction. In particular, user can directly and easily draw the curves on surface to satisfy the designer's requirements. Second, from the set of characteristic curves that is obtained, freeform surface is reconstructed by a suitable surface generation method, e.g., sweeping, revolving, skinning, and filling. Finally, parameterization of the freeform feature is configured, which primarily involves establishing parameters and building the mappings between feature parameters and shape data. Moreover, according to the degrees of freedom, two types of parameterization of freeform features may be described: one (low degrees of freedom) can be accurately described by the characteristic curves and the other (high degrees of freedom) can be approximated with these curves. The proposed UDFFF creation method has been tested with examples based on the surface models. Experience with our prototype system indicates that it allows untrained users to create UDFFFs from the surface models.