基于距离度量学习的集成谱聚类

无监督学习聚类算法的性能依赖于用户在输入数据集上指定的距离度量,该距离度量直接影响数据样本之间的相似性计算,因此,不同的距离度量往往对数据集的聚类结果具有重要的影响。针对谱聚类算法中距离度量的选取问题,提出一种基于边信息距离度量学习的谱聚类算法。该算法利用数据集本身蕴涵的边信息,即在数据集中抽样产生的若干数据样本之间是否具有相似性的信息,进行距离度量学习,将学习所得的距离度量准则应用于谱聚类算法的相似度计算函数,并据此构造相似度矩阵。通过在UCI标准数据集上的实验进行分析,结果表明,与标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度得到明显提高。     

辅助信息自动生成的时间序列距离度量学习

对于时间序列聚类任务而言,一个有效的距离度量至关重要.为了提高时间序列聚类的性能,考虑借助度量学习方法,从数据中学习一种适用于时序聚类的距离度量.然而,现有的度量学习未注意到时序的特性,且时间序列数据存在成对约束等辅助信息不易获取的问题.提出一种辅助信息自动生成的时间序列距离度量学习(distancemetric learning based on side information autogeneration for time series,简称SIADML)方法.该方法利用动态时间弯曲(dynamic time warping,简称DTW)距离在捕捉时序特性上的优势,自动生成成对约束信息,使习得的度量尽可能地保持时序之间固有的近邻关系.在一系列时间序列标准数据集上的实验结果表明,采用该方法得到的度量能够有效改善时间序列聚类的性能.     

有监督的距离度量学习算法研究进展

近年来, 距离度量学习已成为计算机视觉和模式识别等领域最为活跃的研究课题之一. 如何利用训练数据学习得到有效的距离度量来衡量目标之间的相似性是该类研究的关键问题. 针对有监督的距离度量学习问题,目前已提出了大量的研究算法. 结合近年已发表相关文献对有监督的距离度量学习算法进行了详细的介绍和讨论. 根据样本信息利用方式的不同, 将其划分成基于成对约束和非成对约束的距离度量学习算法, 重点介绍了一些常用的典型算法, 分析了每种算法的原理和优缺点, 最后是未来发展方向和趋势的展望.     

基于混合距离学习的鲁棒的模糊C均值聚类算法

距离度量对模糊聚类算法FCM的聚类结果有关键性的影响。实际应用中存在这样一种场景,聚类的数据集中存在着一定量的带标签的成对约束集合的辅助信息。为了充分利用这些辅助信息,首先提出了一种基于混合距离学习方法,它能利用这样的辅助信息来学习出数据集合的距离度量公式。然后,提出了一种基于混合距离学习的鲁棒的模糊C均值聚类算法（HR-FCM算法）,它是一种半监督的聚类算法。算法HR-FCM既保留了GIFP-FCM（Generalized FCM algorithm with improved fuzzy partitions）算法的鲁棒性等性能,也因为所采用更为合适的距离度量而具有更好的聚类性能。实验结果证明了所提算法的有效性。     

基于相似性二次度量的高维数据聚类算法

针对高维数据相似度难定义的问题,提出了一种基于相似性二次度量的高维聚类算法.该算法首先由属性分布相似度和空间距离计算数据对象间实距离矩阵,得到各对象的最近邻表,根据该表内元素的交叉情况计算出数据间的相似性矩阵,最后根据该相似矩阵进行数据聚类.实验结果显示该算法能够获得优秀的聚类结果.     

基于最大相关熵准则的鲁棒度量学习算法

度量亦称距离函数,是度量空间中满足特定条件的特殊函数,一般用来反映数据间存在的一些重要距离关系.而距离对于各种分类聚类问题影响很大,因此度量学习对于这类机器学习问题有重要影响.受到现实存在的各种噪声影响,已有的各种度量学习算法在处理各种分类问题时,往往出现分类准确率较低以及分类准确率波动大的问题.针对该问题,本文提出一种基于最大相关熵准则的鲁棒度量学习算法.最大相关熵准则的核心在于高斯核函数,本文将其引入到度量学习中,通过构建以高斯核函数为核心的损失函数,利用梯度下降法进行优化,反复测试调整参数,最后得到输出的度量矩阵.通过这样的方法学习到的度量矩阵将有更好的鲁棒性,在处理受噪声影响的各种分类问题时,将有效地提高分类准确率.本文将在一些常用机器学习数据集（UCI）还有人脸数据集上进行验证实验.     

加权抽样对相似性学习算法的改进效果研究

当今诸多聚类算法需要通过计算样本间距离来得到样本相似性。因此对这类算法而言,距离的计算方法尤为重要。对部分现有距离度量学习或相似性学习算法进行研究后可以发现,多数算法在选择学习样本的过程中,都采用了重复随机抽样的方式。这一抽样方式使所有训练节点都有均等概率用于度量或相似性学习,但因样本位置不同,对分类算法而言样本的分类难度也不同。如果能针对较难分类的样本进行着重学习,并适当减少对易分类点的学习时间,便能提高学习过程的效率性,减少学习过程的时间。节约时间成本,在大数据时代有不容忽视的意义。     

一种基于聚类集成技术的混合型数据聚类算法

提出了一种基于集成技术和谱聚类技术的混合数据聚类算法CBEST。它利用聚类集成技术产生混合数据间的相似性,这种相似性度量没有对数据特征值分布模型做任何的假设。基于此相似性度量得到的待聚类数据的相似性矩阵,应用谱聚类算法得到混合数据聚类结果。大量真实和人工数据上的实验结果验证了CBEST的有效性和它对噪声的鲁棒性。与其它混合数据聚类算法的比较研究也证明了CBEST的优越性能。CBEST还能有效融合先验知识,通过参数的调节来设置不同属性在聚类中的权重。     

一种基于相似性度量的高维数据聚类算法的研究

针对传统基于距离度量的聚类算法难以适合高维数据聚类以及高维数据之间相似度难定义的问题,提出了一种新的高维数据聚类算法.该算法基于一个能够更准确地表达出高维对象之间相似性的度量函数,首先计算对象两两之间的相似度并得出一个相似度矩阵,然后根据该相似度矩阵和阈值大小自底向上对数据进行聚类分析.实验结果显示,该算法能够获得质量更高的聚类结果,并且不受孤立点影响,对输入数据顺序也不敏感.     

基于流形距离的人工免疫半监督聚类算法

将流形距离作为样本间相似性的基本度量测度,加入成对约束信息,通过近部传播得出新的度量矩阵。把聚 类问题转化为一优化数学模型。采用克隆选择算法求解这个优化模型,得出最后的聚类结果,通过人工数据集和UCI 标准数据集验证了这种方法具有较高的准确性。