基于启发式确定类数的NJW谱聚类算法

基于图论理论的NJW谱聚类算法的核心思想是将数据点映射到特征空间后再利用K-means算法进行聚类,从而得到原始数据的聚类结果。NJW算法是K-means算法的推广,并且在任意形状的数据上都具有较好的聚类效果,从而有着广泛的应用。但是,类数C和高斯核函数中的尺度参数σ较大程度地影响着NJW的聚类性能;另外,K-means对随机初始值的敏感性也影响着NJW的聚类结果。为此,一种基于启发式确定类数的谱聚类算法(记为DP-NJW)被提出。该算法先根据数据的密度分布确定类中心点和类数,这些类中心点作为特征空间中K-means聚类的初始类中心,然后用NJW进行聚类。文中通过实验将DP-NJW算法和经典聚类算法在7个公共数据集上进行测试和对比,其中DP-NJW算法在5个数据集上的聚类精度高于NJW的平均聚类精度,在另2个数据集上二者持平。对比DPC算法,所提算法在5个数据集上也有不俗的聚类精度,而且DP-NJW的计算消耗较小,在较大的数据集aggregation上表现更为突出。实验结果表明,文中所提的DP-NJW算法更具优势。     

一种大数据环境下的新聚类算法

提出了一种新的聚类算法NGKCA,该算法克服了经典聚类算法检测率和稳定性的不足,适用于解决大数据环境下的聚类问题。NGKCA聚类算法包括4个阶段:首先利用谱聚类NJW算法对大数据集进行列降维和数据归一化处理,其次引入对初始值不敏感的粒子群算法对数据集进行行降维从而选出临时的聚类中心集,接着通过全局Kmeans算法对最佳聚类中心集进行聚类以获取聚类中心点,最后使用粒子群算法对聚类中心点进行调整进而获取最终的聚类划分。在一些著名的机器学习数据集和国际标准的网络安全数据集KDDCUP99上进行实验,结果表明:提出的算法比谱聚类、Kmeans、粒子群、全局Kmeans等常见算法具有更好的稳定性和更高的检测率,与全局Kmeans算法相比具有更优的时间复杂度。     

基于半监督自动谱聚类算法的网络故障检测

针对网络故障检测中利用先验知识不足和多数谱聚类算法需事先确定聚类数的问题,提出一种新的基于成对约束信息传播与自动确定聚类数相结合的半监督自动谱聚类算法。通过学习一种新的相似性测度函数来满足约束条件,改进NJW聚类算法,对非规范化的Laplacian矩阵特征向量进行自动谱聚类,从而提高聚类性能。在UCI标准数据集和网络实测数据上的实验表明,该算法较相关比对算法聚类准确率更高,可满足网络故障检测的实际需要。     

一种适合于非线性高维数据的谱聚类算法

谱聚类能识别非线性数据,且优于传统聚类.谱聚类中度量相似性的高斯核函数尺度参数σ和聚类个数k对聚类效果影响较大,但需要人工判断.用向量之间夹角余弦代替σ并且通过特征值的跳跃性确定聚类个数,对于非线性高维数据,提出一种自适应谱聚类算法,将数据通过显式构造映射到随机特征空间,在随机特征空间中实现聚类.实验结果表明,在UCI数据上该算法与传统算法相比效果更好.     

一种新的基于图划分聚类算法---GAGPBCUK算法

提出了一种新的基于图划分的聚类算法——GAGPBCUK算法。该算法解决了谱聚类算法参数敏感和聚类结果不准确等问题。3组仿真实验结果表明,GAGPBCUK算法不仅在识别和学习数据集中的隐含聚类数方面具有很好的性能,而且能够得到比谱聚类算法(NJW算法)更加有效的聚类结果。     

多尺度的谱聚类算法

提出了一种多尺度的谱聚类算法。与传统谱聚类算法不同,多尺度谱聚类算法用改进的k-means算法对未经规范的Laplacian矩阵的特征向量进行聚类。与传统k-means算法不同,改进的k-means算法提出一种新颖的划分数据点到聚类中心的方法,通过比较聚类中心与原点的距离和引入尺度参数来计算数据点与聚类中心的距离。实验表明,改进算法在人工数据集上取得令人满意的结果,在真实数据集上聚类结果较优。     

一种基于图论的聚类算法NeiMu

提出一种新的基于图论的聚类算法NeiMu。该算法首先分析数据中的对象,寻找每个对象的k近邻,根据k近邻关系构造k近邻有向图,然后通过k近邻有向图中的k-互邻居关系构造k-聚类图,发现数据中的自然聚类。算法的特点是根据数据之间的互为k近邻关系确定数据中的自然簇,而不必引入其他方法来划分小簇,从而能够保证对象不会被错误聚类,仅会与其他小簇一起融合到一个大簇中。这一优点可以有效保证NeiMu算法的聚类质量。而且,NeiMu算法给出的这种类似自底向上的层次聚类结果还有利于用户根据渐变的结果确定最佳的k值。实验结果表明,该算法对密度变化大的数据、大小相差大的数据、任意分布形状的数据均具有很好的聚类质量,对孤立点也很健壮。     

半监督谱聚类特征向量选择算法

对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用数据规范化亲和度矩阵的前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,对于某些模式识别问题,这K个特征向量不一定能够体现原始数据的结构。文中提出一种半监督谱聚类特征向量选择算法。该算法利用一定量的监督信息寻找能够体现数据结构的特征向量组合,进而获得优于传统谱聚类算法的聚类性能。UCI标准数据集和MNIST手写体数据集上的仿真实验验证该算法的有效性和鲁棒性。     

自适应仿射传播聚类

适合处理大类数的仿射传播聚类有两个尚未解决的问题: 一是很难确定偏向参数取何值能够使算法产生最优的聚类结果; 另一个是当震荡发生后算法不能自动消除震荡并收敛. 为了解决这两个问题, 提出了自适应仿射传播聚类方法, 具体技术包括: 自适应扫描偏向参数空间来搜索聚类个数空间以寻找最优聚类结果、自适应调整阻尼因子来消除震荡以及当调整阻尼因子方法失效时的自适应逃离震荡技术. 与原算法相比, 自适应仿射传播聚类方法性能更优, 能够自动消除震荡和寻找最优聚类结果. 对模拟和真实数据集的实验结果表明, 自适应仿射传播聚类方法十分有效, 其聚类质量优于或不低于原算法.     

一种改进的谱聚类算法

谱聚类算法是基于谱图理论的一类新的聚类算法,能对任意形状的数据进行划分,已经被成功应用到图像分割等领域.但谱聚类很难正确发现密度相差比较大的簇,参数的选取要靠多次实验和个人经验.结合DBSCAN的思想,充分考虑数据的局部结构,提出了一种基于近邻自适应尺度的改进谱聚类算法.其基本思想是根据数据点的近邻分布,对每个点设置一个近邻自适应尺度,代替标准谱聚类算法中的全局统一尺度.近邻自适应尺度简化了参数的选取,使得新算法对密度的变化不敏感,对离群点有一定的鲁棒性,同时比标准谱聚类更适合任意形状的数据分布.通过与传统的聚类算法和常见的谱聚类算法做比较,在人工数据集和实际数据集UCI上的实验都验证了本算法能够获得更好的聚类效果.     

NJW在离群数据挖掘中的应用研究

最近几年,谱聚类思想开始用于数据挖掘领域,并取得了较好的效果;离群数据挖掘是对离群点进行检测,发掘出有用知识。将谱聚类中的NJW算法成功应用到离群数据挖掘领域,并结合离群指数的概念,提出了一种适合离群数据挖掘的谱聚类算法。与原有的基于聚类的离群检测算法相比,具有更好的效率和适应性。实验验证了所提算法的有效性和可行性。     

Web社区谱聚类的比较研究

聚类分析是w eb社区发现的主要方法之一,近年来基于谱图理论的谱聚类由于其诸多优点而备受关注,在介绍谱聚类基本理论的基础上,着重分析了包括SM、N JW、NystormCut与KASP在内的4种典型谱聚类方法的基本流程与优缺点,在聚类有效性与时间效率上对4种算法进行实验比较,实验结论为w eb社区发现工程实践提供了借鉴.     

基于量子遗传谱聚算法的聚类

在处理大数据集聚类问题上,谱聚算法因存在占用存储空间大、时间复杂度高的缺陷而难以推广,针对此问题,提出采用多次分割、向上向下双向收缩的QR算法求得特征值对应的特征向量来实现降维,并在此基础上构造映射空间上的样本来实现量子遗传谱聚算法的聚类。该方法通过映射为后续的量子遗传谱聚算法聚类提供低维的输入,而量子遗传算法具有快速收敛到全局最优并且对初始化不敏感的特性,从而可以获得良好的聚类结果。实验结果显示,使用该算法的聚类比谱聚算法、K-means算法、NJW算法等单一方法具有更好的收敛性、稳定性和更高的全局最优。     

基于自适应Nyström采样的大数据谱聚类算法

面对结构复杂的数据集,谱聚类是一种灵活而有效的聚类方法,它基于谱图理论,通过将数据点映射到一个由特征向量构成的低维空间,优化数据的结构,得到令人满意的聚类结果.但在谱聚类的过程中,特征分解的计算复杂度通常为O(n³),限制了谱聚类算法在大数据中的应用.Nyström扩展方法利用数据集中的部分抽样点,进行近似计算,逼近真实的特征空间,可以有效降低计算复杂度,为大数据谱聚类算法提供了新思路.抽样策略的选择对Nyström扩展技术至关重要,设计了一种自适应的Nyström采样方法,每个数据点的抽样概率都会在一次采样完成后及时更新,而且从理论上证明了抽样误差会随着采样次数的增加呈指数下降.基于自适应的Nyström采样方法,提出一种适用于大数据的谱聚类算法,并对该算法的可行性和有效性进行了实验验证.     

一种基于粗糙集理论的谱聚类算法

谱聚类算法利用特征向量构造简化的数据空间,在降低数据维数的同时,使得数据在子空间中的分布结构更加明显.现有谱聚类算法的聚类结果多为精确集,而真实数据集中重叠现象广泛存在.基于粗糙集理论提出了一种新的谱聚类算法,其主要思想是对谱聚类算法进行粗糙集扩展,使得聚类结果成为具有下近似和上近似定义的、类与类之间存在重叠区域的结构.实验表明,该算法与现有的谱聚类算法相比,稳定性和准确率都有一定的提高.     

基于测地线的超像素谱聚类彩色图像分割

在图像分割中谱聚类算法得到了广泛的应用,但传统谱聚类算法易受到彩色图像大小和相似性测度的影响,导致计算量大和分割精度低的问题。为了解决这两个问题,提出一种新的基于超像素集测地线特征的谱聚类分割算法。该方法通过对彩色图像进行预分割得到超像素集,并以超像素集为基础构造加权图,利用测地线距离特征和颜色特征构造权值矩阵,最后应用NJW（Ng-Jordan-Weiss）算法得到最终的分割结果。对比实验结果表明该算法在分割精度和计算复杂度上都有较大改善。     

公理化模糊共享近邻自适应谱聚类算法

针对传统的谱聚类算法通常利用高斯核函数作为相似性度量,且单纯以距离决定相似性不能充分表现原始数据中固有的模糊性、不确定性和复杂性,导致聚类性能降低的问题。提出了一种公理化模糊共享近邻自适应谱聚类算法,首先结合公理化模糊集理论提出了一种模糊相似性度量方法,利用识别特征来衡量更合适的数据成对相似性,然后采用共享近邻的方法发现密集区域样本点分布的结构和密度信息,并且根据每个点所处领域的稠密程度自动调节参数σ,从而生成更强大的亲和矩阵,进一步提高聚类准确率。实验表明,相较于距离谱聚类、自适应谱聚类、模糊聚类方法和地标点谱聚类,所提算法有着更好的聚类性能。     

基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法

针对传统谱聚类图像分割方法存在分割准确度不够高的缺点,提出一种基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法。该方法首先使用超像素分割算法将图像预分割为一定数目的超像素集合,并构建以超像素为节点的图;然后融合超像素的协方差描述子、颜色信息、纹理信息、梯度信息以及边缘信息作为超像素的特征来度量超像素间的相似性,进而得到超像素的相似度矩阵;最后使用NJW算法对超像素图进行分割。大量的实验结果验证表明,改进的分割方法在分割精度上优于目前存在的无监督分割方法,并且在交互式分割的模式下,该方法可以准确分割出用户指定的目标。