基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法

谱聚类作为一种有效的方法广泛应用于机器学习。通过分析谱聚类初始化敏感的实质,引入对初值不敏感的模糊K-harmonic means算法来克服这一缺点,提出一种基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法（FKHM-SC）。与传统谱聚类算法以及对初值敏感的K-means、FCM算法相比,改进算法不仅可以识别有挑战性的人工数据,并且可以得到稳定的聚类中心和聚类结果,同时提高了聚类的精确度。实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

遗传优化的谱聚类方法研究

传统的谱聚类对初始化数据敏感,聚类结果随不同的初始输入数据而波动。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的谱聚类算法,该算法克服了谱聚类算法对初始数据的敏感性,得到较稳定的聚类结果。与遗传k均值和谱聚类算法相比,该算法在模拟数据和UCI数据集上获得了较好的聚类性能。     

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。     

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。     

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。     

公平谱聚类方法用于提高簇的公平性

最近，算法的公平性问题引起了机器学习领域学者的广泛讨论。鉴于谱聚类在现代数据科学中的广泛流行，研究谱聚类的算法公平性是一个至关重要的话题。现有的公平谱聚类算法主要存在两个缺点：1)公平性能差；2)仅在单个敏感属性下工作。文中将公平问题视为一种约束谱聚类问题，通过求解约束谱聚类的可行解集，提出了一种非规范化公平谱聚类方法(Unnormalized Fair Spectral Clustering, UFSC),用于提升公平性能。此外，文中还提出了一种适用于多个敏感属性约束的公平聚类算法(Multi-sensitive Attributes Fair Spectral Clustering, MFSC)。在多个真实数据集上进行了实验，结果表明，UFSC和MFSC算法比现有的公平谱聚类算法生成的聚类结果更加公平。     

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。     

基于全局K-Means的谱聚类算法

谱聚类算法是近年来研究得比较多的一种聚类算法。但谱聚类是对初始化敏感的,针对这种缺陷,提出一种基于全局K-means的谱聚类算法(GKSC),引入对初值不敏感的全局K-means算法来改善。通过仿真实验表明：GKSC与传统谱聚类算法相比更能得到稳定的聚类结果和更高的聚类精确度。     

一种新的基于图划分聚类算法---GAGPBCUK算法

提出了一种新的基于图划分的聚类算法——GAGPBCUK算法。该算法解决了谱聚类算法参数敏感和聚类结果不准确等问题。3组仿真实验结果表明,GAGPBCUK算法不仅在识别和学习数据集中的隐含聚类数方面具有很好的性能,而且能够得到比谱聚类算法(NJW算法)更加有效的聚类结果。     

基于共享近邻的成对约束谱聚类算法

谱聚类算法是基于谱图划分理论的一种机器学习算法，它能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解。但是传统的谱聚类算法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。结合半监督聚类的思想，在给出一部分监督信息的前提下，提出了一种基于共享近邻的成对约束谱聚类算法（Pairwise Constrained Spectral Clustering Based on Shared Nearest Neighborhood，PCSC-SN）。PCSC-SN算法是用共享近邻去衡量数据对之间的相似性，用主动约束信息找到两个数据点之间的关系。在数据集UCI上做了一系列的实验，实验结果证明，与传统的聚类算法相比，PCSC-SN算法能够获得更好的聚类效果。     

基于量子遗传谱聚算法的聚类

在处理大数据集聚类问题上,谱聚算法因存在占用存储空间大、时间复杂度高的缺陷而难以推广,针对此问题,提出采用多次分割、向上向下双向收缩的QR算法求得特征值对应的特征向量来实现降维,并在此基础上构造映射空间上的样本来实现量子遗传谱聚算法的聚类。该方法通过映射为后续的量子遗传谱聚算法聚类提供低维的输入,而量子遗传算法具有快速收敛到全局最优并且对初始化不敏感的特性,从而可以获得良好的聚类结果。实验结果显示,使用该算法的聚类比谱聚算法、K-means算法、NJW算法等单一方法具有更好的收敛性、稳定性和更高的全局最优。     

基于免疫谱聚类的图像分割

提出了一种基于免疫谱聚类的图像分割方法.利用谱聚类的维数缩减特性获得数据在映射空间的分布,在此基础上构造一种新的免疫克隆聚类,用于在映射空间中对样本进行聚类.该方法通过谱映射为后续的免疫克隆聚类提供低维而紧致的输入.而免疫克隆聚类算法具有快速收敛到全局最优并且对初始化不敏感的特性,从而可以获得良好的聚类结果.在将其用于图像分割时,采用了Nystr?m逼近策略来降低算法复杂度.合成纹理图像和SAR图像的分割结果验证了免疫谱聚类算法用于图像分割的有效性.     

一种基于粗糙集理论的谱聚类算法

谱聚类算法利用特征向量构造简化的数据空间,在降低数据维数的同时,使得数据在子空间中的分布结构更加明显.现有谱聚类算法的聚类结果多为精确集,而真实数据集中重叠现象广泛存在.基于粗糙集理论提出了一种新的谱聚类算法,其主要思想是对谱聚类算法进行粗糙集扩展,使得聚类结果成为具有下近似和上近似定义的、类与类之间存在重叠区域的结构.实验表明,该算法与现有的谱聚类算法相比,稳定性和准确率都有一定的提高.     

基于模糊K-调和均值的单词-文档谱聚类方法

在分析单词-文档谱聚类方法的基本步骤,找出其对初始值敏感的根本原因的基础上,提出一种基于模糊-调和均值的单词-文档谱聚类方法.首先从矩阵相似的角度对谱聚类中的Laplacian矩阵进行处理,使其满足对初始值不敏感的条件;然后通过加入模糊的概念,用模糊K-调和均值算法代替K-均值算法,使聚类结果对初始值不敏感.实验结果表明,所提出的方法不仅使聚类结果对初始值不敏感,而且在一定程度上提高了数据的鲁棒性.     

基于Canopy聚类的谱聚类算法

传统的谱聚类算法对初始化敏感,针对这个缺陷,引入Canopy算法对样本进行“粗”聚类得到初始聚类中心点,将结果作为K-Means算法的输入,提出了一种基于Canopy和谱聚类融合的聚类算法（Canopy-SC）,减少了传统谱聚类算法选择初始中心点的盲目性,并将其用于人脸图像聚类。与传统的谱聚类算法相比,Canopy-SC算法能够得到较好的聚类中心和聚类结果,同时具有更高的聚类精确度。实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

启发式初始化独立的k-均值算法研究

针对传统k-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,提出了启发式初始化独立的k-均值算法。该算法引入prim算法选择k个初始聚类中心,且通过设置阈值参数θ,避免同一类中的多个数据对象同时作为初始聚类中心,否则将导致聚类迭代次数增加,并得到错误的聚类结果。与传统的k-均值算法和基于遗传算法的k-均值聚类算法相比,实验结果表明改进的算法不仅降低了初始聚类中心选取的随机性对聚类性能产生的影响,有效减少了聚类迭代次数,而且降低了离群点对聚类性能的影响,从而验证了算法的可行性和有效性。     

改进的自适应谱聚类NJW算法

聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点。为了能在任意形状的样本空间上聚类,学者们提出了谱聚类和图论聚类等优秀的算法。首先介绍了图论聚类算法中的谱聚类经典NJW算法和NeiMu图论聚类算法的基本思路,提出了改进的自适应谱聚类NJW算法。提出的自适应NJW算法的优点在于无需调试参数,即可自动求出聚类个数,克服了经典NJW算法需要事先设置聚类个数且需反复调试参数δ才能得出数据分类结果的缺点。在UCI标准数据集及实测数据集上对自适应NJW算法与经典NJW算法、自适应NJW算法与NeiMu图论聚类算法进行了比较。实验结果表明,自适应NJW算法方便快捷,且具有较好的实用性。