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聚类集成旨在通过融合多个不同的基聚类结果得到一个统一的类簇划分.针对现实环境中的模糊和不确定性数据,本文提出了一种基于阴影集的多粒度三支聚类集成算法.算法首先使用FCM聚类产生一组有差异性的基聚类成员,并通过阴影集构造三支聚类.然后引入多粒度粗糙集构建了四个近似集合,将每一个类簇划分为一个核心域和三个边界域.最后对边界域中的数据依次划分到核心域中,无法划分的对象则留在边界域,最终得到了三支聚类集成的结果.实验结果表明,本算法在准确率、调整兰德系数和归一化互信息方面,与多种现有的聚类集成算法相比得到了更好的聚类集成结果. 相似文献
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朴素贝叶斯分类算法由于其计算高效在生活中应用广泛。本文根据集成算法的差异性特征,聚类算法聚类点的选择方式的可变性,提出了基于K-medoids聚类技术的贝叶斯集成算法,朴素贝叶斯的泛化性能得到了提升。首先,通过样本集训练出多个朴素贝叶斯基分类器模型;然后,为了增大基分类器之间的差异性,利用K-medoids算法对基分类器在验证集上的预测结果进行聚类;最后,从每个聚类簇中选择泛化性能最佳的基分类器进行集成学习,最终结果由简单投票法得出。将该算法应用于UCI数据集,并与其他类似算法进行比较可得,本文提出的基于K-medoids聚类的贝叶斯集成算法(NBKME)提高了数据集的分类准确率。 相似文献
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聚类集成是数据挖掘研究的一个热点。它是利用同一数据集的多个聚类划分集成在一起,以提高聚类分析的性能。当前相关研究大多没有考虑进行集成的聚类成员的质量,因此较差的成员会对集成结果产生不良影响。文中提出了一种基于加权co-occurrence矩阵的聚类集成算法(WCSCE)。该方法首先计算出聚类成员基于属性值的co-occurrence矩阵,然后对聚类成员的质量进行简单评价并赋予权重,生成加权co-occurrence矩阵,进而产生集成结果。最后通过实验验证了该算法的有效性,并提高了聚类质量。 相似文献
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首先将聚类集成问题归结为直观的最佳子空间的求解问题;随后根据线性代数理论将该问题描述为带约束条件的优化问题,通过放松离散约束条件进一步约简为矩阵低秩近似问题;最后通过求解超图的加权邻接矩阵的奇异值分解问题获得最佳子空间的一组标准正交基.据此,设计了一个基于矩阵低秩近似的算法,该算法根据每个对象在低维空间下的坐标使用K均值算法进行聚类,从而得到最终的结果.在多组基准数据集上的实验结果表明:较之于传统的聚类集成算法,本文的算法获得了更好的聚类结果,且效率较高. 相似文献
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针对传统聚类算法对于大数据背景下大量电力大数据异常监测过程中存在的问题,提出在电力大数据异常值检测中的快速密度峰值聚类算法的改进.对传统基于密度峰值空间聚类方法进行分析,得到传统算法在使用过程中的问题.提出了快速密度峰值聚类算法的改进,对自适应参数与聚类中心自动的选择,通过标准化局部密度与距离对大数据异常值进行评测,能... 相似文献
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为了提高基于油中溶解气体分析技术(DGA)的变压器故障诊断准确率,本文提出了一种基于谱聚类集成的变压器在线故障诊断(TOFD-SCE)方法.以加权二次抽样算法抽取样本、构建基础谱聚类的样本集,以基础谱聚类学习问题的局部知识;平衡多样性与正确性选择集成成员;集成多个成员谱聚类的结果来提高变压器故障诊断的准确率.传统变压器故障诊断方法基于历史数据建立模型,缺乏在线学习的能力;TOFD-SCE利用历史与在线新增两种DGA数据来训练、修正模型,提高了其故障诊断的准确率.对SSP300000/500型变压器的故障诊断实验结果表明:TOFD-SCE的准确率优于IEC三比值法、BP神经网络法及支持向量机法,验证了其有效性. 相似文献