一种基于多属性权重的分类数据子空间聚类算法

采用多属性频率权重以及多目标簇集质量聚类准则,提出一种分类数据子空间聚类算法.该算法利用粗糙集理论中的等价类,定义了一种多属性权重计算方法,有效地提高了属性的聚类区分能力;在多目标簇集质量函数的基础上,采用层次凝聚策略,迭代合并子簇,有效地度量了各类尺度的聚类簇;利用区间离散度,解决了使用阈值删除噪音点所带来的参数问题;利用属性对簇的依附程度,确定了聚类簇的属性相关子空间,提高了聚类簇的可理解性.最后,采用人工合成、UCI和恒星光谱数据集,实验验证了该聚类算法的可行性和有效性.     

基于密度权重Canopy的改进K-medoids算法

为了提高K-medoids算法的精度和稳定性,并解决K-medoids算法的聚类数目需要人工给定和对初始聚类中心点敏感的问题,提出了基于密度权重Canopy的改进K-medoids算法。该算法首先计算数据集中每个样本点的密度值,选择密度值最大的样本点作为第1个聚类中心,并从数据集中删除这个密度簇;然后通过计算剩下样本点的权重,选择出其他聚类中心;最后将密度权重Canopy作为K-medoids的预处理过程,其结果作为K-medoids算法的聚类数目和初始聚类中心。UCI真实数据集和人工模拟数据集上的仿真实验表明,该算法具有较高的精度和较好的稳定性。     

基于量子行为粒子群优化的软子空间聚类算法*

针对软子空间聚类算法搜寻聚类中心点容易陷入局部最优的缺点,提出在软子空间聚类框架下,结合量子行为粒子群优化(QPSO)和梯度下降法优化软子空间聚类目标函数的模糊聚类算法.根据QPSO全局寻优的特点,求解子空间中全局最优中心点,利用梯度下降法收敛速度快的特点,求解样本点的模糊权重和隶属度矩阵,最终获取样本点的最优聚类结果.在UCI数据集上的实验表明,文中算法可提高聚类精度和聚类结果的稳定性.     

不平衡数据的软子空间聚类算法

针对受均匀效应的影响,当前K-means型软子空间算法不能有效聚类不平衡数据的问题,提出一种基于划分的不平衡数据软子空间聚类新算法。首先,提出一种双加权方法,在赋予每个属性一个特征权重的同时,赋予每个簇反映其重要性的一个簇类权重;其次,提出一种混合型数据的新距离度量,以平衡不同类型属性及具有不同符号数目的类属型属性间的差异;第三,定义了基于双加权方法的不平衡数据子空间聚类目标优化函数,给出了优化簇类权重和特征权重的表达式。在实际应用数据集上进行了系列实验,结果表明,新算法使用的双权重方法能够为不平衡数据中的簇类学习更准确的软子空间;与现有的K-means型软子空间算法相比,所提算法提高了不平衡数据的聚类精度,在其中的生物信息学数据上可以取得近50%的提升幅度。     

基于熵与邻域约束的模糊C均值改进算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法没有考虑样本不同属性的重要程度、邻域信息等问题,提出一种基于熵与邻域约束的FCM算法。首先通过计算样本各属性的熵值来为各属性赋予权重,结合属性权重改进距离度量函数;随后根据邻域样本与中心样本间的距离计算邻域隶属度权重,加权得到邻域隶属度,利用邻域隶属度约束目标函数,修正隶属度迭代过程,最终达到提升FCM聚类算法性能的目的。理论分析和在人造数据集、多个UCI数据集的试验结果表明,改进后的算法在聚类效果、鲁棒性上均优于传统FCM算法、PCM算法、KFCM算法、KPCM算法和DSFCM算法,表明了本文算法的有效性。     

属性样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法

仿射传播（Affinity propagation,AP）聚类算法是将所有待聚类对象作为潜在的聚类中心,通过对象之间传递的可靠性和有效性信息找到合适的聚类中心,从而计算出相应的聚类结果,但不适用子空间聚类。将粒度计算引入到仿射传播聚类算法中,提出属性与样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法（Entropy weighting AP algorithm for subspace clustering based on asynchronous granulation of attributes and samples,EWAP）。EWAP首先去除冗余属性,然后在每次聚类的迭代过程中修改属性的权重值。在满足一定条件迭代终止时,就会得到构成各兴趣度子空间的属性权重值,从而得到属性集的粒化结果以及相应的子空间聚类结果 。理论与实验证明EWAP算法既保留了AP算法的优点,又克服了该聚类算法不能进行子空间聚类的不足。     

鲁棒的特征权重自调节软子空间聚类算法

针对已有的特征权重自调节软子空间(SC-FWSA)聚类算法存在对噪声敏感的问题,基于一种非欧氏距离,提出一种鲁棒的特征权重自调节软子空间(RSC-FWSA)聚类算法。RSC-FWSA在迭代过程中自适应地为数据生成一个权函数,通过计算每一类数据的加权平均来计算聚类中心,这种"加权平均"使得聚类中心的估计对噪声相对不敏感,从而可以提升算法对带噪声数据和复杂结构数据的聚类精度。人工数据和真实数据上的对比性实验,验证了RSC-FWSA算法的有效性。特别是人工带噪声数据和3个真实数据:Wine, Zoo以及Breastcancer上的实验结果表明,RSC-FWSA可以显著提升原对应算法的聚类精度。RSC-FWSA具有的强鲁棒性使得该算法适用于高维带噪声和复杂结构数据的聚类问题。     

基于相对密度的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法在处理密度不均匀的数据集时易将低密度簇划分到高密度簇中或将高密度簇分为多个子簇,且在样本点分配过程中存在误差传递问题。提出一种基于相对密度的密度峰值聚类算法。引入自然最近邻域内的样本点信息,给出新的局部密度计算方法并计算相对密度。在绘制决策图确定聚类中心后,基于对簇间密度差异的考虑,提出密度因子计算各个簇的聚类距离,根据聚类距离对剩余样本点进行划分,实现不同形状、不同密度数据集的聚类。在合成数据集和真实数据集上进行实验,结果表明,该算法的FMI、ARI和NMI指标较经典的密度峰值聚类算法和其他3种聚类算法分别平均提高约14、26和21个百分点,并且在簇间密度相差较大的数据集上能够准确识别聚类中心和分配剩余的样本点。     

基于距离和权重改进的K-means算法

K-means聚类算法简单高效,应用广泛。针对传统K-means算法初始聚类中心点的选择随机性导致算法易陷入局部最优以及K值需要人工确定的问题,为了得到最合适的初始聚类中心,提出一种基于距离和样本权重改进的K-means算法。该聚类算法采用维度加权的欧氏距离来度量样本点之间的远近,计算出所有样本的密度和权重后,令密度最大的点作为第一个初始聚类中心,并剔除该簇内所有样本,然后依次根据上一个聚类中心和数据集中剩下样本点的权重并通过引入的参数[τi]找出下一个初始聚类中心,不断重复此过程直至数据集为空,最后自动得到[k]个初始聚类中心。在UCI数据集上进行测试,对比经典K-means算法、WK-means算法、ZK-means算法和DCK-means算法,基于距离和权重改进的K-means算法的聚类效果更好。     

TLWCC：一种双层子空间加权协同聚类算法

协同聚类是对数据矩阵的行和列两个方向同时进行聚类的一类算法。本文将双层加权的思想引入协同聚类,提出了一种双层子空间加权协同聚类算法(TLWCC)。TLWCC对聚类块(co-cluster)加一层权重,对行和列再加一层权重,并且算法在迭代过程中自动计算块、行和列这三组权重。TLWCC考虑不同的块、行和列与相应块、行和列中心的距离,距离越大,认为其噪声越强,就给予小权重;反之噪声越弱,给予大权重。通过给噪声信息小权重,TLWCC能有效地降低噪声信息带来的干扰,提高聚类效果。本文通过四组实验展示TLWCC算法识别噪声信息的能力、参数选取对算法聚类结果的影响程度,算法的聚类性能和时间性能。