一种自适应模糊连接点聚类算法

模糊连接点聚类算法（Fuzzy Joint Points, FJP）用最大间隔下降法划分聚类的簇数目,这种确定簇数目的方法具有主观性,不利于算法的应用推广。针对此问题,提出一种基于有效近邻簇指标的自适应FJP聚类算法,通过Kernels-VCN指标来评估聚类的有效性,从而实现最佳簇数目的自适应确定,最后在UCI数据集和人工数据集上验证所提算法的可行性。     

基于λ-Warshall算法的聚类方法

根据数据之间的相似性,提出了一种基于改进Warshall算法的数据聚类方法.该方法在传统Warshall算法的基础上,引入聚类因子λ,构造模糊相似关系的传递闭包.由于相似性的自反性与对称性,该传递闭包就是模糊相似关系的等价闭包,把等价数据分到一类形成聚类.实验结果表明,该方法可得到与传统的K-均值聚类算法相同的聚类结果.     

模糊聚类算法的研究与实现

聚类就是按照事物间的相似性进行区分和分类的过程,传统的聚类分析是一种硬划分,它把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中,具有非此即彼的性质,因此这种分类的类别界限是分明的。而实际上大多数对象并没有严格的属性,它们在形态和类属方面存在着中介性,适合进行软划分。1965年,模糊理论的创始人Zadeh提出的模糊集理论为这种软划分提供了有力的分析工具,人们开始用模糊的方法来处理聚类问题,并称之为模糊聚类。该文主要内容是研究和实现基于等价关系的模糊聚类算法,该算法以隶属度作为聚类的出发点,以模糊等价矩阵作为启发规则。首先根据给出的样本,通过数据标准化求得数据矩阵;其次根据数量积法对数据矩阵进行标定即建立模糊相似矩阵;再次通过传递闭包法把模糊相似矩阵转换成模糊等价矩阵,在模糊等价矩阵中取不同的元素作为阈值λ,再根据λ截矩阵的定义把模糊等价矩阵转换成只有0和1的矩阵;最后,把该矩阵中元素相同的列聚为同一类。通过实例分析运用基于等价关系的模糊聚类算法进行聚类结果是正确的。     

基于传递距离的谱聚类算法

谱聚类算法受到度量中尺度因子的影响,同时传统谱聚类算法通过欧氏距离度量样本间相似性也不准确。针对上述问题,提出一种基于传递距离的谱聚类算法。算法首先通过改进传统谱聚类中的度量方式,用基于传递距离的度量方式度量样本间相似性,并构建传递矩阵,接着用传递矩阵做相似度变换构建拉普拉斯矩阵,最终通过求特征值和特征向量完成聚类。基于传递距离的谱聚类算法在人工数据集及UCI数据集上均取得了良好的聚类结果,具有较好的鲁棒性和有效性。     

等价闭包矩阵及其算法

1 引言在模糊聚类分析的研究与应用中,基于模糊关系等价闭包的模糊聚类算法,又称等价闭包法是一种重要的方法。等价闭包法即是利用样本间的模糊相似关系矩阵进行模糊矩阵相乘得到模糊等价矩阵进而得到等价闭包矩阵,选取适当的阈值对闭包矩阵截取得到一定的分类。该算法的关键问题就是计算出等价闭包矩阵。设R为模糊相似矩阵,其等价闭包矩阵由下式计算:     

面向云环境的集群资源模糊聚类划分算法的优化

传统的串行模糊聚类分析算法在应对高维矩阵运算时存在运算量大、运算效率低等问题,难以满足云环境中集群资源调度的时效性要求。为此,在基于等价关系的模糊聚类算法基础上对传递闭包法进行优化,提出一种基于多线程的云资源模糊聚类划分并发算法,并将其应用于Hadoop调度器的策略改进。仿真实验结果表明,优化策略有助于减少平方法求解模糊等价矩阵的计算量,所设计的并发算法能够有效解决中小规模云集群资源聚类的运算瓶颈问题,且具有较好的加速比。为了解决现有Hadoop调度器存在的异构性问题,对该优化并发算法进行了理论分析,结果表明它有助于解决异构性带来的调度难题。     

求模糊相似矩阵的传递闭包的简捷算法

模糊相似矩阵传递闭包的计算在模糊聚类及语法分析等领域应用广泛.从最大树出发论述并实现了一种求模糊相似矩阵传递闭包的简捷算法.与经典的求模糊相似矩阵传递闭包的算法—平方法比较,该算法简捷,运算量小。     

MAX—t1范数聚类算法的改进

给出了关于传递闭包模糊聚类算法与在t1范数下利用模糊矩阵聚类方法的一些理论结果，同时解决了在t1范数下利用模糊矩阵聚类的方法中难于确定等价类的问题，从而给出了一种基于t1范数的聚类算法与应用结果。最后给出了基于max—t1范数与max—t3范数下利用模糊矩阵聚类方法间关系的讨论。     

基于模糊相似系数的增量式聚类算法

提出了一种高效的增量式模糊聚类算法。该算法仅对新增数据计算相似系数而直接聚类,其结果和广泛运用的传递闭包法、最大支撑树法等算法相同。     

Vague集的相似度量及其在聚类分析中的应用

在智能系统的研究与开发中,聚类分析是一个非常重要的问题。提出了一个基于未知度和核的Vague集间的相似度量公式。在考虑算法自主性和计算复杂性的基础之上,通过参考Fuzzy集中的相关聚类分析方法,给出了一种以Vague集的相似度量为评价准则的直接聚类算法。使用相似度量公式,分别采用Vague 传递闭包法和Vague 直接聚类法进行计算,实验结果表明,基于Vague 相似度量的直接聚类法计算简单,不会造成原始信息的失真,而且对数据量的大小均无特别的要求,比Vague 传递闭包法更加有效。     

模糊聚类在种群遗传分化分析中的应用

聚类分析是数据挖掘技术中的一种重要的分类方法,有着广泛的实际应用。现实的分类问题往往伴有模糊性,对具有相似关系的元素进行分类,需要将相似矩阵改造为等价矩阵。而要将相似矩阵改造为等价矩阵,只需要求相似矩阵的传递闭包。文章将模糊聚类分析传递闭包方法应用于生物种群遗传分化的研究,进行了实例分析,给出了模糊聚类分析传递闭包方法的实现过程和聚类分析结果。     

A clustering system for data sequence partitioning

In data analyzing, data is often presented as sequences. To partition the data sequences, we propose a sequence clustering system in which a fuzzy compatible relation is employed to show the similarity between any two sequences. Moreover, the max–min transitive closure is applied to transfer the fuzzy compatible relation into a fuzzy equivalence relation. It is found that the data sequences with more similar variations are clustered together by using the proposed clustering system. In that case, the sequences are partitioned easily and quickly into clusters.     

分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法

针对采用传递闭包模糊聚类的多雷达航迹关联算法运算量较大的问题,提出了分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法。首先基于欧氏距离对航迹进行预关联判断,然后通过模糊相似计算,简化了航迹相似矩阵,进而减少了相似计算与矩阵迭代的次数,最终达到了减小运算量的目的。仿真结果表明:所提算法在保证关联正确率的前提下,耗时减小了54%,有效地提高了多雷达航迹关联算法的效率。     

模糊聚类在股票投资中的应用

聚类分析即将一组事物根据其性质上亲疏远近的程度进行分类,把性质相近的个体归为一类,使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质性。模糊聚类分析是现今模糊理论应用最广泛和最富成果的技术之一。阐述模糊聚类的理论,以部分石油股票为例,抽取影响石油股票收益因素的数据,利用最大最小法建立相似矩阵,用传递闭包法作出聚类分析,并进行总结。     

一种新的关联特征和模糊聚类的进化树构建方法*

利用三联体和单联核苷酸的联合概率分布的差异来表示序列之间的差异,提出了一种新的关联特征TBC;对TBC特征矩阵进行平移极差变换,利用指数切比雪夫距离法构建了模糊相似矩阵,采用模糊聚类中的传递闭包法构建进化树。该方法不需要多序列比对,计算简单。对两组基因组序列构建进化树,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于模糊聚类和改进混合蛙跳的协同过滤推荐*

由于传统的协同过滤推荐算法存在很多缺陷,如数据稀疏性、冷启动、低推荐精度等,提出了一种基于模糊聚类和改进混合蛙跳的协同过滤推荐算法。首先利用一种构造的基于时间的指数遗忘函数对原始评分数据进行处理;然后根据得到的基于时间衰退的评分矩阵对用户进行模糊C-均值(FCM)聚类,并找出与目标用户有较高相似性的前几个类作为候选邻居集;再用改进的混合蛙跳算法找到最近邻居集;最后求出目标用户对未参与项目的预测评分。经实验证明,该算法比其他一些算法的推荐精度要高,且由于数据稀疏性引起的不良影响也得到了有效的缓解。     

传递闭包聚类中的模糊性分析

传递闭包聚类是根据其相似矩阵的传递闭包生成一个聚类图(模式空间的若干个精确划分),聚类过程的模糊性主要体现在相似矩阵上,并可以通过模糊信息熵函数度量。聚类过程中模糊性的大小是衡量聚类效果好坏的一个重要指标。降低聚类的模糊性,有利于最终的决策(指定一个精确的划分)。论文引入了交叉熵的概念,通过学习权重,极小化交叉熵,可以有效地降低聚类的模糊性。