基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法

传统谱聚类算法受高斯核尺度参数的影响较大,对噪声点较为敏感,并且不能利用先验信息指导聚类过程。针对以上问题,提出了一种基于路径相似度测量的鲁棒性谱聚类算法(RPB-SC)。该算法将路径聚类与谱聚类算法相结合,通过定义高斯核的邻域加权尺度因子计算相似度,再用路径聚类思想对全局相似度进行调节,同时通过成对限制先验信息辅助聚类搜索。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,新提出的算法能有效减弱高斯核尺度参数的影响,增强对噪声点的鲁棒性,提高聚类性能。     

基于谱聚类的聚类集成算法

谱聚类是近年来出现的一类性能优越的聚类算法,能对任意形状的数据进行聚类, 但算法对尺度参数比较敏感,利用聚类集成良好的鲁棒性和泛化能力,本文提出了基于谱聚类的聚类集成算法.该算法首先利用谱聚类算法的内在特性构造多样性的聚类成员; 然后,采用连接三元组算法计算相似度矩阵,扩充了数据点之间的相似性信息;最后,对相似度矩阵使用谱聚类算法得到最终的集成结果. 为了使算法能扩展到大规模应用,利用Nystrm采样算法只计算随机采样数据点之间以及随机采样数据点与剩余数据点之间的相似度矩阵,从而有效降低了算法的计算复杂度. 本文算法既利用了谱聚类算法的优越性能,同时又避免了精确选择尺度参数的问题.实验结果表明:较之其他常见的聚类集成算法,本文算法更优越、更有效,能较好地解决数据聚类、图像分割等问题.     

基于密度调整的改进自适应谱聚类算法

针对谱聚类存在构造相似度矩阵时对尺度参数敏感以及处理多重尺度数据集效果不理想的缺陷, 提出一种基于密度调整的改进自适应谱聚类算法. 该算法将样本点所处领域的密度引入谱聚类, 利用密度差来调整样本点之间的相似度, 使其更符合实际簇类中样本点间的内在关系, 在一定程度上解决了多尺度聚类问题; 同时, 通过样本点的近邻距离自适应得到尺度参数, 使算法对尺度参数相对不敏感. 仿真实验验证了所提出算法的有效性和优越性.

     

加权的自适应相似度度量

聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的技术.聚类算法中的关键问题是相异度或相似度的度量,聚类结果直接依赖于相异度或相似度度量,尤其对于谱聚类方法更是如此.谱聚类算法是近期兴起的一种基于相似度矩阵的聚类算法.相比于传统的划分型聚类算法,谱聚类算法不受限于球状聚类簇,能够发现不规则形状的聚类簇.在已有的谱聚类算法中,高斯核相似度是最常用的相似度度量准则.基于高斯核相似度度量及其扩展形式,提出了一种加权的自适应的相似度度量,此相似度可以用于谱聚类以及其他基于相似度矩阵的聚类算法.新的相似度度量不仅能够描述多密度聚类簇中数据点间的相似度,而且可以降低离群点(噪声点)与其他数据点间的相似度.实验结果显示新的相似度度量可以更好地描述不同类型的数据集中数据点间的相似度,进而得到更好的聚类结果.     

一种基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法

针对传统的聚类算法只能处理单属性的数据,不能很好地处理混合属性数据的聚类问题,以及目前大多数混合属性数据聚类算法对初始化敏感、不能处理任意形状的数据的问题,提出一种基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法,用于处理混合类型数据。首先,提出了一种新的相似性度量方式,利用谱聚类算法中的数值型数据构成的高斯核函数矩阵与新的基于信息熵的分类型数据构成的影响因子矩阵相结合代替了传统的相似度矩阵,新的相似度矩阵避免了数值属性与分类属性数据之间的转换和参数调整;然后,把新的相似度矩阵运用到谱聚类算法中,以便于处理任意形状的数据,最终得出聚类结果。通过在UCI的数据集上的实验表明,该算法能有效地处理混合属性数据的聚类问题,且具有较高的稳定性以及良好的鲁棒性。     

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.     

基于局部密度估计和近邻关系传播的谱聚类

对密度分布不均匀的数据采用近邻传播的谱聚类,存在误将不同类的样本传入同一高相似度的子集中的情况,因而得不到真实的相似度矩阵和准确的聚类结果.针对这一问题,提出一种基于局部密度估计和近邻关系传播的谱聚类(LDENP-SC)算法.该算法首先对样本进行密度估计并升维,然后对新数据采用传播算法更新相似度矩阵并谱聚类.在计算密度时提出一种简易的局部密度计算方法,该方法既能反应样本的密度又能减少运算时间;在更新相似度矩阵时基于传播算法提出一种更新子集间样本相似性的方法,使更新后样本的相似度更接近实际.实验结果表明,LDENP-SC算法能够得出取得理想的相似度矩阵和准确的聚类结果,具有较好的泛化能力,且对一定范围内的参数σ表现出鲁棒性.     

密度敏感的层次化聚类算法研究

以密度敏感距离作为相似性测度,结合近邻传播聚类算法和谱聚类算法,提出了一种密度敏感的层次化聚类算法。算法以密度敏感距离为相似度,多次应用近邻传播算法在数据集中选取一些“可能的类代表点”;用谱聚类算法将“可能的类代表点”再聚类得到“最终的类代表点”;每个数据点根据其类代表点的类标签信息找到自己的类标签。实验结果表明,该算法在处理时间、内存占用率和聚类错误率上都优于传统的近邻传播算法和谱聚类算法。     

加权PageRank改进地标表示的自编码谱聚类算法

针对传统谱聚类算法在处理大规模数据集时,聚类精度低并且存在相似度矩阵存储开销大和拉普拉斯矩阵特征分解计算复杂度高的问题。提出了一种加权PageRank改进地标表示的自编码谱聚类算法,首先选取数据亲和图中权重最高的节点作为地标点,以选定的地标点与其他数据点之间的相似关系来逼近相似度矩阵作为叠加自动编码器的输入。然后利用聚类损失同时更新自动编码器和聚类中心的参数,从而实现可扩展和精确的聚类。实验表明,在几种典型的数据集上,所提算法与地标点谱聚类算法和深度谱聚类算法相比具有更好的聚类性能。     

一种基于相似性度量的高维数据聚类算法的研究

针对传统基于距离度量的聚类算法难以适合高维数据聚类以及高维数据之间相似度难定义的问题,提出了一种新的高维数据聚类算法.该算法基于一个能够更准确地表达出高维对象之间相似性的度量函数,首先计算对象两两之间的相似度并得出一个相似度矩阵,然后根据该相似度矩阵和阈值大小自底向上对数据进行聚类分析.实验结果显示,该算法能够获得质量更高的聚类结果,并且不受孤立点影响,对输入数据顺序也不敏感.     

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。     

基于加权聚类集成的标签传播算法

标签传播算法（LPA）是一种高效地处理大规模网络的社区发现算法,由于其近乎线性的时间复杂度而受到广泛关注。然而,该算法每个节点的标签依赖于其邻居节点,其迭代速度和聚类有效性对标签信息的更新顺序非常敏感,影响了社区发现结果的准确性和稳定性。基于该问题,提出了一种基于加权聚类集成的标签传播算法。该算法利用多次标签传播算法的结果作为基聚类集,并用模块度评估每个基聚类的重要性,使其作为节点相似性度量的权值形成加权相似性矩阵,最后通过层次聚类得出最终的社区划分结果。在实验分析中,该算法和其他5个具有代表性的标签传播算法的改进算法在真实数据集上进行了比较,展示了新算法能有效地提高标签传播算法的社区发现精度。     

改进的加权t-SNE算法及在故障诊断中的应用

对随机邻域嵌入算法(stochastic neighbor embedding, SNE)中的距离进行改进,提出一种基于Manhattan距离的加权t-SNE(Mwt-SNE)算法。使用受空间维数影响较小的Manhattan距离作为度量方式,使用k均值聚类算法将高维空间数据样本点距离分为三类,基于表格法进行权重参数寻优与加权,以加权相对Manhattan距离代替欧式绝对距离计算相似度条件概率,从而增大数据对象之间的区分度,提升降维效果,增强分类显著性。提出基于Mwt-SNE算法的在线故障诊断模型,使用核密度估计(KDE)确定控制限并进行在线监控。TE化工过程实验表明Mwt-SNE算法能有效降低误报率和漏报率,从而提高故障诊断稳定性和准确性。     

基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法是一种新颖的密度聚类算法,但是原算法仅仅考虑了数据的全局结构,在对分布不均匀的数据集进行聚类时效果不理想,并且原算法仅仅依据决策图上各点的分布情况来选取聚类中心,缺乏可靠的选取标准。针对上述问题,提出了一种基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法,将最近邻算法的思想引入密度峰值聚类算法,重新定义并计算了各数据点的局部密度,并通过权值斜率变化趋势来判别聚类中心临界点。通过在人工数据集上与UCI真实数据集上的实验,将该改进算法与原密度峰值聚类、K-means及DBSCAN算法进行了对比,证明了改进算法能够在密度不均匀数据集上有效完成聚类,能够发现任意形状簇,且在三个聚类性能指标上普遍高于另外三种算法。     

Local density adaptive similarity measurement for spectral clustering

Similarity measurement is crucial to the performance of spectral clustering. The Gaussian kernel function is usually adopted as the similarity measure. However, with a fixed kernel parameter, the similarity between two data points is only determined by their Euclidean distance, and is not adaptive to their surroundings. In this paper, a local density adaptive similarity measure is proposed, which uses the local density between two data points to scale the Gaussian kernel function. The proposed similarity measure satisfies the clustering assumption and has an effect of amplifying intra-cluster similarity, thus making the affinity matrix clearly block diagonal. Experimental results on both synthetic and real world data sets show that the spectral clustering algorithm with our local density adaptive similarity measure outperforms the traditional spectral clustering algorithm, the path-based spectral clustering algorithm and the self-tuning spectral clustering algorithm.     

基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类（clustering by fast search and find of density peaks,简称DPC）是一种基于局部密度和相对距离属性快速寻找聚类中心的有效算法.DPC通过决策图寻找密度峰值作为聚类中心,不需要提前指定类簇数,并可以得到任意形状的簇聚类.但局部密度和相对距离的计算都只是简单依赖基于距离度量的相似度矩阵,所以在复杂数据上DPC聚类结果不尽如人意,特别是当数据分布不均匀、数据维度较高时.另外,DPC算法中局部密度的计算没有统一的度量,根据不同的数据集需要选择不同的度量方式.第三,截断距离d_c的度量只考虑数据的全局分布,忽略了数据的局部信息,所以d_c的改变会影响聚类的结果,尤其是在小样本数据集上.针对这些弊端,提出一种基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法（optimized density peaks clustering algorithm based on dissimilarity measure,简称DDPC）,引入基于块的不相似性度量方法计算相似度矩阵,并基于新的相似度矩阵计算样本的K近邻信息,然后基于样本的K近邻信息重新定义局部密度的度量方法.经典数据集的实验结果表明,基于不相似性度量优化的密度峰值聚类算法优于DPC的优化算法FKNN-DPC和DPC-KNN,可以在密度不均匀以及维度较高的数据集上得到满意的结果;同时统一了局部密度的度量方式,避免了传统DPC算法中截断距离d_c对聚类结果的影响.     

基于等价分量交叉相似性的Pareto支配性预测

研究用最近邻分类预测多目标优化问题Pareto支配性的相似性测度方法. 在分析决策分量对各目标分量贡献率的基础上定义决策向量的等价子向量,等价子向量由贡献率相同的决策分量所组成.提出基于等价子向量的最小交叉距离加 权和相似性测度方法.对每个目标分量,独立评价待测数据与N个已知样本的相似度,每个样本按其相似度值的升序赋予[0:N-1]之间的序号,按各目标上的序号之和最小准则确定最近邻样本.等价子向量最小交叉距离加权和相似性测度以及多目标最近邻搜索方法在确定决策向量相似性时,引入了决策空间到目标向量空间的映射知识,使决策变量相似性测度更真实地反映目标向量相似性.对典型多目标优化问题的Pareto支配性最近邻分类实验结果表明,提出的方法可显著地提高分类准确性.     

基于[k]-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类

为了获得结构更加合理的仿射矩阵,提出了一种基于[k]-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类算法。该算法首先计算每个点的[k]-近邻,并对其用[k]-近邻数据点进行线性表示,使仿射矩阵在整体稀疏的情况下保证局部的强线性关系。基于图论知识,利用数据的实际分布情况对仿射矩阵进行约束,使仿射矩阵进一步合理地等价于待进行谱聚类的相似矩阵。在人造数据集、随机生成的子空间数据集、图像数据集以及真实数据集上进行了实验,结果表明该算法是有效的。     

基于改进密度峰值聚类算法的轨迹行为分析

为了深入挖掘校园无线网络轨迹行为数据信息,采用基于密度的聚类方法对校园内用户的轨迹行为进行特征聚类。由于基于密度的聚类算法通常采用距离作为相似性度量方式,为了有效衔接此类聚类算法,先将用户相似度矩阵通过转换函数转变为距离矩阵。引入离群点检测算法,将离群点检测算法与聚类算法相结合,减少参数的输入个数,增加聚类的聚合程度。改进后的聚类算法可以有效检测出数据轨迹的异常,帮助高校通过对学生上网记录的处理找到浏览信息与大部分同学不一致的人,缩小目标范围,进行有针对性的处理。通过定性分析和实验对比验证,确定两种基于离群点检测的共享最近邻的快速搜索密度峰值聚类适用于校园无线网络行为轨迹相似度矩阵的处理,邓恩指数等聚类内部指标及整体性能优于同类算法。