基于加权密度的自适应谱聚类算法

谱聚类算法中如何定义一个合适的尺度参数仍待学习。针对谱聚类算法中由高斯核函数建立的相似度矩阵对尺度参数敏感的问题,提出了一个新的基于加权密度的自适应谱聚类算法——WDSC。该算法将数据点的加权K近邻距离作为尺度参数,尺度参数的倒数作为数据点所在邻域的密度,引入新的密度差调整相似度矩阵;考虑了每个数据点的邻域分布,故对噪声有一定的鲁棒性,且对参数也不再敏感。在不同数据集上的实验以及对比实验均验证了该算法的有效性与鲁棒性。     

密度自适应的半监督谱聚类算法

谱聚类是一种新兴的聚类算法,数据点间的相似度定义对其聚类效果起着至关重要的作用。传统的谱聚类算法通常利用高斯核函数作为相似度函数,但是对于多密度的数据往往不能取得良好的效果。在定义新的相似度函数的基础上,提出了一种密度自适应的半监督聚类算法。该算法结合半监督聚类的成对约束理论,利用先验信息对样本点之间的相似度进行自适应调整,提高了聚类的精度。该算法在人工数据集和真实数据集上的仿真实验都取得了良好的效果。     

基于共享近邻的自适应谱聚类

谱聚类是一种极具竞争力的聚类算法.相似度定义对谱聚类算法的性能有至关重要的影响.本文用两点的共享近邻数目表征局部密度,从而获知隐含的簇结构信息.将这一信息与自调节的高斯核函数结合,提出了基于共享近邻的自适应相似度及相应的谱聚类算法.它满足聚类假设的要求,具有局部密度的自适应性,能有效识别数据点之间的内在联系.典型人工和真实数据集上的实验结果证明了算法的有效性.     

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.     

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.     

多尺度的谱聚类算法

提出了一种多尺度的谱聚类算法。与传统谱聚类算法不同,多尺度谱聚类算法用改进的k-means算法对未经规范的Laplacian矩阵的特征向量进行聚类。与传统k-means算法不同,改进的k-means算法提出一种新颖的划分数据点到聚类中心的方法,通过比较聚类中心与原点的距离和引入尺度参数来计算数据点与聚类中心的距离。实验表明,改进算法在人工数据集上取得令人满意的结果,在真实数据集上聚类结果较优。     

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。     

面向差分隐私保护的自适应谱聚类优化新算法

针对传统差分隐私保护的谱聚类算法存在聚类效果不理想的不足,提出一种面向差分隐私保护的自适应谱聚类优化新算法。采用互邻高斯核函数得到稀疏相似度矩阵,分析高维数据集的数据特征与聚类簇数的关系解决降维幅度和聚类簇数的不确定性;引入中间信息向量和中间性的概念来克服初始簇中心选取的盲目性;根据多维高斯分布离群点检验后的结果采用插补法解决离群点问题。仿真实验结果表明,该算法能够有效克服传统方法的不足,且在同一数据集相同隐私保护参数下,可以在保证数据隐私安全性的同时改善聚类效率并显著提高聚类可用性。     

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.

     

基于消息传递的谱聚类算法

谱聚类将数据聚类问题转化成图划分问题,通过寻找最优的子图,对数据点进行聚类。谱聚类的关键是构造合适的相似矩阵,将数据集的内在结构真实地描述出来。针对传统的谱聚类算法采用高斯核函数来构造相似矩阵时对尺度参数的选择很敏感,而且在聚类阶段需要随机确定初始的聚类中心,聚类性能也不稳定等问题,本文提出了基于消息传递的谱聚类算法。该算法采用密度自适应的相似性度量方法,可以更好地描述数据点之间的关系,然后利用近邻传播（Affinity propagation,AP）聚类中“消息传递”机制获得高质量的聚类中心,提高了谱聚类算法的性能。实验表明,新算法可以有效地处理多尺度数据集的聚类问题,其聚类性能非常稳定,聚类质量也优于传统的谱聚类算法和k-means算法。     

近邻自适应局部尺度的谱聚类算法

提出一种在LUV空间中基于多层次化结构Nystrm方法的自适应谱聚类算法。首先引入LUV色彩空间,避免了RGB色彩空间中色彩辨别阈对分割的影响,在纹理、边缘区域取得了更好的分割效果;其次将谱聚类算法中基于多层次化结构的方法和基于Nystrm采样的方法结合起来,有效减少了运算时间、解决了数据量较大时计算过程中内存溢出的问题;最后在K均值聚类中通过对特征间隙(eigengap)的分析,自适应地选择K值的大小,解决了自动确定聚类数目的问题。将提出的方法在LUV色彩空间中和RGB色彩空间中分别进行图像分割实验,结果表明在LUV色彩空间中取得效果更加理想。同时也将提出的算法与基于Nystrm方法的谱聚类算法(spectral clustering-Nystrm,SC-N)进行比较。实验结果表明,该算法在数据运算量、运行时间和分割结果上都优于SC-N方法。     

面向大规模数据集的近邻传播聚类

近邻传播聚类在计算过程中需构建相似度矩阵,该矩阵的规模随样本数急剧增长,限制了算法在大规模数据集上的直接应用。为此,提出一种改进的近邻传播聚类算法,利用数据点的局部分布,借鉴半监督聚类的思想构造稀疏化的相似度矩阵,并对聚类结果中的簇代表点再次或多次聚类,直至得到合适的簇划分。实验结果表明,该算法在处理能力和运算速度上优于原算法。     

密度分布函数在聚类算法中的应用

深入分析了传统的基于密度的聚类方法的特点和存在的问题及讨论了基于密度聚类算法研究现状,提出了一种改进的基于密度分布函数的聚类算法.使用K最近邻（KNN）的思想度量密度以寻找当前密度最大点,即中心点.并使用区域比例,将类从中心点开始扩展,每次扩展的同时引入半径比例因子以发现核心点.再从该核心点的KNN扩展类,直至密度下降到中心点密度的给定比率时结束.给出了数个算法实例并与基于网格的共享近邻聚类（GNN）算法在聚类准确率和效率上进行了试验比较,试验表明该算法极大降低了基于密度聚类算法对参数的敏感性、改善了对高维密度分布不均数据集的聚类效果、提高了聚类准确率和效率.     

Adaptive multi-scale segmentation of surface data using unsupervised learning of seed positions

This paper presents a method for multi-scale segmentation of surface data using scale-adaptive region growing. The proposed segmentation algorithm is initiated by an unsupervised learning of optimal seed positions through the surface attribute clustering with a two-criterion score function. The seeds are selected as consecutive local maxima of the clustering map, which is computed by an aggregation of the local isotropic contrast and local variance maps. The proposed method avoids typical segmentation errors caused by an inappropriate choice of seed points and thresholds used in the region-growing algorithm. The scale-adaptive threshold estimate is based on the image local statistics in the neighborhoods of seed points. The performance of this method was evaluated on LiDAR surface images.     

基于视觉系统的聚类算法

人类对于结构的感知方式和产生数据的物理系统原理对于聚类分析而言具有同等的重要性。因此,在聚类算法的设计和分析中,模拟人类的主要器官－视觉系统将帮助我们解决这一领域的一些基本问题。从这一观点出发,文中提出一类基于初级视觉系统尺度空间理论的聚类算法,并通过引入显著性假设,将生物物理学中的Weber定律与聚类结构的有效性联系起来。由此产生的聚类算法简洁有效,并可部分地回答那些与人类感知数据结构相关联的聚类有效性问题。我们的数值试验表明这一方法具有广泛的应用前景。     

Visual–Motor Coordination Using a Quantum Clustering Based Neural Control Scheme

Visual–Motor Coordination is a problem considered analogous to the hand-eye coordination in biological systems. In this work we propose a novel approach to this problem using Quantum Clustering and an extended Kohonen's Self-Organizing Feature Map (K-SOFM). This facilities the use of the method in varying workspaces by considering the joint angles of the robot arm. Unlike previous work, where a fixed topology for the input space is considered, the proposed approach determines a topology as the workspace varies. Quantum Clustering is a method which constructs a scale-space probability function and uses the Schroedinger equation and its lowest eigenstate to obtain a potential whose minimum gives the cluster centers. It transforms the input space into a Hilbert space, where it searches for its minimum. The motivation of this work is to identify the implicit relationship existing between the end-effector positions and the joint angles through Quantum Clustering and Neural Network methods to fine-tune the system to correctly identify the mapping.     

基于耦合度量的多尺度聚类挖掘方法

为了能够更好地对非独立同分布的多尺度分类型数据集进行研究,基于无监督耦合度量相似性方法,提出针对非独立同分布的分类属性型数据集的多尺度聚类挖掘算法。首先,对基准尺度数据集进行基于耦合度量的基准尺度聚类;其次,提出基于单链的尺度上推和基于Lanczos核的尺度下推尺度转换算法;最后,利用公用数据集以及H省真实数据集进行实验验证。将耦合度量相似性（Couple metric similarity, CMS）、逆发生频率（Inverse occurrence frequency, IOF）、汉明距离（Hamming distance, HM）等方法与谱聚类结合作为对比算法,结果表明,尺度上推算法与对比算法相比,NMI值平均提高13.1%,MSE值平均减小0.827,F-score值平均提高12.8%;尺度下推算法NMI值平均提高19.2%,MSE值平均减小0.028,F-score值平均提高15.5%。实验结果表明,所提出的算法具有有效性和可行性。     

K-means method for rough classification of R&D employees' performance evaluation

This paper proposes an approach that can roughly cluster a data set with fuzzy linguistic entries as a prior data arrangement for performance evaluation of R&D employees. The extension principles of fuzzy linguistic numbers are used to modify the K‐means method for handling the linguistic data set. We define the absolute difference of fuzzy linguistic variables as their fuzzy distance. Based on this definition, the K‐means approach can be modified slightly for clustering purposes. The performance of employees engaged in designing and R&D‐oriented jobs is possibly related to some qualitative attributes and the evaluation of such attributes for each employee has a tendency toward semantic scales. In the proposed approach, the supervisor can evaluate the performance of each employee directly with a semantic scale. The modified K‐means approach can roughly cluster their performance into different classes in advance of applying some other sophisticated processes.     

二型模糊融合的尺度约束多分辨率FCM分割

针对传统多分辨率模糊聚类图像分割算法的不足,提出了将二型模糊应用于多分辨率模糊聚类图像分割的新方法.将最粗尺度图像的聚类中心作为下一较细分辨率图像的初始聚类中心,并采用较粗分辨率图像聚类的类内最大距离对细分辨率图像的模糊聚类目标函数进行约束.对较小的粗分辨率图像进行了模糊隶属度扩展,得到一组隶属度值,再采用二型模糊算法有效融合该隶属度集合,完成聚类分割.实验结果表明,该算法能有效实现目标区域分离,获得理想分割效果.