基于统计信息聚类边界的不平衡数据分类方法

为解决不平衡数据在传统处理方法中容易出现数据的过拟合和欠拟合问题,提出基于统计信息聚类边界的不平衡数据分类方法.去除数据中噪声点,根据数据对象的k距离设定邻域半径,利用对象邻域范围内的k距离统计信息寻找边界点与非边界点;将少数类中的边界点作为样本,采用SMOTE算法进行过采样,对多数类采用基于距离的欠采样删除远离边界的点,得到平衡数集.通过实验结果对比,验证了该算法的G-mean值与F-value值都有提高.     

噪声数据集上的边界点检测算法

为了有效检测聚类的边界点,提出了结合对象的密度及其Eps-邻域中数据的分布特点进行的边界点检测技术和边界点检测算法 ——BOUND。实验结果表明,BOUND能在含有不同形状、大小簇的噪声数据集上有效地检测出聚类的边界点,并且执行效率高。     

基于变异系数的边界点检测算法

为有效检测聚类的边界点,提出基于变异系数的边界点检测算法.首先计算出数据对象到它的k-距离邻居距离之和的平均值.然后用平均值的倒数作为每个点的密度,通过变异系数刻画数据对象密度分布特征寻找边界点.实验结果表明,该算法可在含有任意形状、不同大小和不同密度的数据集上快速有效检测出聚类的边界点,并可消除噪声.     

k-LDCHD--高维空间k邻域局部密度聚类算法

聚类是数据挖掘领域的一项重要课题,高维空间聚类以数据分布稀疏、噪声数据多、“差距趋零现象”而成为难点．在分析现有聚类算法不足的基础上,引入k邻域点集、k邻域半径等概念,提出一种高维空间单参数k邻域局部密度聚类算法k—PCLDHD;为了提高算法的效率,进一步定义了参考距离等概念,并采用“双参考数据点”对数据集中的数据对象进行预处理,以减少扫描数据集的开销。提出k—PCLDHD的优化算法k—LDCHD．理论分析和实验结果表明,算法可以有效解决高维空间聚类问题,算法是有效可行的．     

一种基于网格核密度的自适应边界点检测算法

为了快速有效的检测聚类的边界点,提出基于网格核密度的自适应边界点检测算法ADAPT(An Adaptive Grid Kernel-Density-Based BoundaryPoints Detecting Algorithm for Spatial Database with Noise),使用网格核密度更精确地拟合网格在其邻域内的密度,采用自适应选取网格近邻策略更好地反应对象的空间分布特征.实验结果表明:该算法可以在含有任意形状、不同大小和不同密度的数据集上快速有效地检测出聚类的边界点.     

基于网格熵的边界点检测算法

为了快速有效地检测聚类的边界点,提出了网格熵的概念和基于网格熵的边界点检测算法Greb。该算法利用网格熵的大小来判定聚类的边界点,且只对数据集进行两遍扫描。实验结果表明,对含有任意形状、不同大小以及不同密度且带有噪声的数据集,该算法能快速有效地检测出聚类的边界点。     

基于引力的边界点检测算法

为有效地检测噪声数据集上聚类的边界点,提出一种新的边界模式检测算法Green(Gravity-Based Boundary Points Detecting Algorithm),该算法将数据集中的对象看成是空间中带质量的点,利用牛顿力学对对象进行受力分析并计算每个点的边界因子,根据边界点具有较大的边界因子这一事实提取出边界点.实验结果表明:Green能在含有不同形状、大小簇的噪声数据集上有效地检测出聚类的边界点,执行效率高.     

基于相对密度的孤立点和边界点识别算法

根据孤立点是数据集合中与大多数数据的属性不一致的数据,边界点是位于不同密度数据区域边缘的数据对象,提出了基于相对密度的孤立点和边界点识别算法(OBRD)。该算法判断一个数据点是否为边界点或孤立点的方法是:将以该数据点为中心、r为半径的邻域按维平分为2个半邻域,由这些半邻域与原邻域的相对密度确定该数据点的孤立度和边界度,再结合阈值作出判断。实验结果表明,该算法能精准有效地对多密度数据集的孤立点和聚类边界点进行识别。     

具有聚类功能的边界检测技术的研究

为快速有效地检测聚类的边界点,提出了一种新的基于三角剖分的聚类边界检测算法DTBOUND。该算法通过计算三角剖分图中每个数据点的变异系数将数据集分解成内部点和外部点两部分,然后从每一个未分类的内部点开始进行深度优先遍历,将相连的内部点以及和内部点相连的外部点作为一个聚类;最后从得到的聚类中提取边界点。该算法只有一个参数（变异系数阈值β）,实验结果表明该算法可以快速、有效地识别任意形状、不同大小和不同密度的聚类和聚类的边界点。     

支持k-离群度的边界点检测方法

边界是一种有用的模式,为了有效识别边界,根据边界点周围密度不均匀,提出了一种边界点检测算法——BDKD。该算法用数据对象的k-近邻距离与其邻域内数据对象的平均k-近邻距离之比定义其k-离群度,当k-离群度超过阈值时即确定为边界点。实验结果表明,BDKD算法可以准确检测出各种聚类边界,并能去除噪声,特别是对密度均匀的数据集效果理想。     

一种去除聚类数量和邻域参数设置的自适应聚类算法

传统聚类方法往往无法避免邻域参数和聚类数量的选择问题,而这些参数在不同形状的数据中的最优选择也不尽相同,需要根据大量先验知识确定合适的参数选择范围.针对上述参数选择问题,提出了一种基于自然邻居思想的边界剥离聚类算法NaN-BP,能够在无需设置邻域参数和聚类数量的情况下得到令人满意的聚类结果.算法核心思想是首先根据数据集的分布特征,自适应迭代至对数稳定状态并获取邻域信息,并根据该邻域信息进行边界点的标记与剥离,最终以核心点为数据簇中心进行聚类.在不同规模不同分布的数据集上进行了广泛的对比实验,实验结果表明了NaN-BP的自适应性和有效性,取得了令人满意的实验结果.     

考虑边界样本邻域归属信息的粗糙K-means增量聚类算法

在原有数据聚类结果的基础上,如何对新增数据进行归属度量分析是提高增量式聚类质量的关键,现有增量式聚类算法更多地是考虑新增数据的位置分布,忽略其邻域数据点的归属信息.在粗糙K-means聚类算法的基础上,针对边界区域新增数据点的不确定性信息处理,提出一种基于邻域归属信息的粗糙K-means增量式聚类算法.该算法综合考虑边界区域新增数据样本的位置分布及其邻域数据点的类簇归属信息,使得新增数据点与各类簇的归属度量更为合理;此外,在增量式聚类过程中,根据新增数据点所导致的类簇结构的变化,对类簇进行相应的合并或分裂操作,使类簇划分可以自适应调整.在人工数据集和UCI标准数据集上的对比实验结果验证了算法的有效性.     

基于邻域归属信息混合度量的粗糙K-Means算法

粗糙K-Means及其衍生算法在处理边界区域不确定信息时,其边界区域中的数据对象因与各类簇中心点的距离相差较小,导致难以依据距离、密度对数据点进行区分判断。提出一种新的粗糙K-Means算法,在对数据进行划分时,综合数据对象的局部密度与邻域归属信息来衡量数据点与类簇的相似性,边界数据与类簇之间的关系由其局部的空间分布所决定,使得模糊不确定信息之间的差异更明显。在人工数据集和UCI标准数据集上的实验结果表明,该算法对边界区域数据的划分具有更高的准确率。     

一种粗糙不确定的图像分割方法

图像分割是计算机视觉领域的一个基础问题,涉及图像检索、物体检测、物体识别、行人跟踪等众多后续任务。目前已有大量研究成果,有基于阈值、聚类、区域生长的传统方法,也有基于神经网络的流行算法。由于图像区域边界的不确定性问题,现有算法并没有很好地解决图像部分区域渐变导致的边界模糊问题。粒计算是解决复杂问题的有效工具之一,在不确定的、模糊的问题上取得了良好的效果。针对现有图像分割算法在不确定性问题上的局限性,基于粒计算思想,提出了一种粗糙不确定性的图像分割方法。该算法在K均值算法的基础上,结合邻域粗糙集模型,先对类别边界区域的像素点进行粒化,运用邻域关系矩阵,得到各类别对各粒化像素点的包含度,从而对边界区域类别模糊的像素点进行重新划分,优化了图像分割的结果。在Matlab2019编程环境中,实验选取了BSDS500数据集中的一张马术训练图片和一张建筑物图片来测试算法性能。实验先对彩色图像进行灰度处理,用K均值算法对图像进行初步分割,再设置邻域因子值,依据边界像素点邻域信息重新划分边界点。对比K均值算法的分割结果可知,所提算法取得了更佳的效果。实验结果表明,该方法在粗糙度这一评价标准上优于K均值算法,可以有效降低图像区域边界的模糊性,实现灰度边界模糊的图像渐变区域的分割。     

基于多判据的散乱点云特征点提取算法

为了有效获取散乱点云中的尖锐特征点和边界特征点,提出一种利用多判据融合的特征点提取算法。首先利用一种改进的k-d tree构建点云拓扑,搜索样点的K局部邻域;然后利用法向夹角判定准则、核密度判定准则、场力和判定准则分别求取各个样点局部邻域的三个特征参数,最后通过加权计算特征参数得到每个样点的特征值与全局判定阈值,特征值比阈值大的点即为特征点。实验证明,该算法能有效的获取散乱点云中边沿特征点与尖锐特征点。     

一种基于扩展区域查询的密度聚类算法

针对DBSCAN算法中最小点数和最大邻域半径难以确定,算法时间开销大,对起始数据点的选择比较敏感,以及难以发现不同密度下的邻近簇等问题,本文提出一种基于扩展区域查询的密度聚类算法(GISN-DBSCAN)。该方法首先提出扩展区域查询算法,随后采用最近邻域和反最近邻域的邻域关系,建立每个点的k-影响空间域,最后提出一种异常点判定函数,使得算法能够准确的识别边界点和噪声点。实验结果表明：GISN-DBSCAN算法能够有效的解决DBSCAN算法的不足。     

基于多判别参数混合方法的散乱点云特征提取

针对以往散乱点云特征提取算法存在尖锐特征点提取不完整以及无法保留模型边界点的问题,提出了一种多个判别参数混合方法的特征提取算法。首先,对点云构建k-d tree,利用k-d tree建立点云k邻域;然后,针对每个k邻域计算数据点曲率、点法向与邻域点法向夹角的平均值、点到邻域重心的距离、点到邻域点的平均距离;最后,据此四个参数定义特征阈值和特征判别参数,特征判别参数大于阈值的点即为特征点。实验结果表明,与已有算法相比,该算法不仅可以有效提取尖锐特征点,而且能够识别边界点。     

不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割

在经典的融合空间信息的模糊聚类图像分割方法中,图像像素的空间信息大,都采用正方形的邻域窗来获取。为了更好地分割出图像中的边界及细节信息,对不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割进行了研究。在该方法中,首先采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素的空间信息,然后分别将这三种空间信息引入到融合空间信息的模糊聚类图像分割中。Berkeley图像上的分割实验表明分别采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素空间信息的模糊聚类图像分割方法在分割性能上要优于融合正方形邻域窗空间信息的方法。