核聚类启发式转导SVM

传统转导支持向量机有效地利用了未标记样本,具有较高的分类准确率,但是计算复杂度较高。针对该不足,论文提出了一种基于核聚类的启发式转导支持向量机学习算法。首先将未标记样本利用核聚类算法进行划分,然后对划分后的每一簇样本标记为同一类别,最后根据传统的转导支持向量机算法进行新样本集合上的分类学习。所提方法通过对核聚类后同一簇未标记样本赋予同样的类别,极大地降低了传统转导支持向量机算法的计算复杂度。在MNIST手写阿拉伯数字识别数据集上的实验表明,所提算法较好地保持了传统转导支持向量机分类精度高的优势。     

多类分类预选取的SVM在语音识别中的应用

支持向量机在训练过程中,将很多时间都浪费在对非支持向量的复杂计算上,特别是对于大规模数据量的语音识别系统来说,支持向量机在训练时间上不必要的开销将会更加显著。核模糊C均值聚类是一种常用的典型动态聚类算法,并且有核函数能够把模式空间的数据非线性映射到高维特征空间。在核模糊C均值聚类的基础上,结合了多类分类支持向量机中的一对一方法,按照既定的准则把训练样本集中有可能属于支持向量的样本数据进行预选取,并应用到语音识别中。实验取得了较好的结果,该方法有效地提高了支持向量机分类器的学习效率和泛化能力。     

基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法*

针对现有基于支持向量数据描述(SVDD)的多类分类算法未能充分利用重叠区域样本分布信息等问题,提出了一种基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法DM-SVDD。该算法首先由SVDD确定包围每类数据的最小超球,然后计算位于最小超球重叠区域中每个样本在其同类样本间的相对密度,最后以各类样本相对密度的均值为标准,对重叠区域内的待测样本进行分类。实验结果表明,算法DM-SVDD是可行有效的。     

用核空间距离聚类约简大规模SVM训练集

针对支持向量机在大规模数据集上训练效率慢问题,本文提出了一种基于核空间距离聚类的支持向量机减样方法;首先引入核空间的距离公式,实现核空间的高维数据聚类,通过聚类约减训练集中大量非支持向量,达到减样目的,减少训练时间。实验结果表明新训练数据集算法具有更快的训练速度以及更高的分类精度。     

基于线性规划的支持向量聚类算法

为了克服k-均值聚类算法容易受到数据空间分布影响的缺点,将线性规划下的一类支持向量机算法与K-均值聚类方法相结合提出一种支持向量聚类算法,该算法的每次循环都采用线性规划下的一类支持向量机进行运算.该算法实现简单,与二次规划下的支持向量机聚类算法相比,该算法能够大大减小计算的复杂性,而且能保持良好的聚类效果.与K-均值聚类算法、自组织映射聚类算法等进行仿真比较,人工数据和实际数据表明了该算法的有效性和可行性.     

基于模糊核聚类粒化的粒度支持向量机

针对传统的粒度支持向量机（granular support vector machine, GSVM）将训练样本在原空间粒化后再映射到核空间,导致数据与原空间的分布不一致,从而降低GSVM的泛化能力的问题,本文提出了一种基于模糊核聚类粒化的粒度支持向量机学习算法（fuzzy kernel cluster granular support vector machine, FKC-GSVM）。FKC-GSVM通过利用模糊核聚类直接在核空间对数据进行粒的划分和支持向量粒的选取,在相同的核空间中进行支持向量粒的GSVM训练。在UCI数据集和NDC大数据上的实验表明:与其他几个算法相比,FKC-GSVM在更短的时间内获得了精度更高的解。     

基于核模糊聚类的多模型LSSVM回归建模

针对大规模数据采用单模型回归存在精度差和计算量较大的问题,提出一种基于核模糊聚类的多模型最小二乘支持向量回归建模方法.该方法首先使用基于条件正定核的模糊C均值聚类算法对数据集做出聚类划分;然后针对每个聚类做最小二乘支持向量回归估计;同时根据每个聚类内数据分布的特征,给出了一种简单的核参数选择方法.利用数值仿真实验进行非线性函数估计,实验结果表明了所提出的方法具有良好的精度和泛化能力.     

基于二次特征选择和支持向量机的面部表情识别

提出了一种旨在减少支持向量机的训练量和提高特征有效性的表情识别算法。使用排序PCA LDA得到最优表情向量;使用模糊核聚类进行有效数据集约简,构建二叉决策树训练支持向量机。在JAFFE数据库上的识别结果优于其它几种算法,在保证识别率的同时缩短了训练时间。     

基于聚类和支持向量机的入侵检测研究

提出了一种基于聚类和支持向量机的入侵检测算法,该算法可以有效地减小计算复杂性,提高检测性能。算法首先使用K-MEANS聚类算法对数据做一个初步的划分得到多个类;然后考察每个类中数据的标识,只有当类中的数据标识不止一个时才进行支持向量的查找。最后使用KDD CUP 1999进行了计算机仿真实验,实验结果说明了该算法的有效性。     

一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法

为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类假设,即属于同一类的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则去对核函数进行构造。采用K-均值聚类算法对已有的标记样本和所有的无标记样本进行多次聚类,根据最终的聚类结果去构造聚类核函数,从而更好地反映样本间的相似程度,然后将其用于支持向量机的训练和分类。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法充分利用了无标记样本信息,提高了支持向量机的分类精度。     

A new kernel-based fuzzy clustering approach: support vector clustering with cell growing

In this paper, the support vector clustering is extended to an adaptive cell growing model which maps data points to a high dimensional feature space through a desired kernel function. This generalized model is called multiple spheres support vector clustering, which essentially identifies dense regions in the original space by finding their corresponding spheres with minimal radius in the feature space. A multisphere clustering algorithm based on adaptive cluster cell growing method is developed, whereby it is possible to obtain the grade of memberships, as well as cluster prototypes in partition. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated for the problem of arbitrary cluster shapes and for prototype identification in an actual application to a handwritten digit data set.     

基于局部相似性的视频镜头分割*

为了进一步提高视频镜头的分割精度,提出了一种基于局部相似性的视频镜头分割方法。首先为了有效地进行视频特征降维,提出了改进的保局投影算法,利用仿射传播聚类算法得到具有相同模式的相似样本,根据相似样本构建连接矩阵,并根据降维前后模式的相关系数确定最佳降维维数,该算法有效地保留了数据的局部分布信息;然后利用具有相同模式的相似样本构建局部支持向量机检测镜头边界。实验结果表明,该方法利用样本的局部相似性特点,在视频特征提取和镜头边界检测两个阶段提高了镜头分割精度。     

动态加权模糊核聚类算法

为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法.该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数据没有任何先验信息的情况下,不仅能够准确划分线性数据,而且能够做到非线性划分非团状数据.仿真和实际数据分类结果表明,数据中的噪声对分类结果影响较小,该算法具有很高的实用性.     

基于聚类算法和层次SVM的姿态人脸识别方法

提出了一种基于神经网络和层次支持向量机的多姿态人脸识别方法.该方法在训练阶段先利用神经网络把姿态人脸图像特征向准标准人脸图像特征映射,再根据聚类结果来训练支持向量机.识别阶段是先利用神经网络变换得到待识别图像所对应的准标准图像的特征,再让层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人,最后利用否定算法对待识别的人脸图像进行确认,实验表明该算法效果较佳.     

基于颜色特征的视频数据库检索系统

为了在视频数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须建立高效的索引.由于视频数据具有层次性的结构,在镜头边界检测后,可以利用聚类方法按不同的相似性尺度对镜头关键帧进行处理,对视频数据建立索引.该系统采用颜色特征,使用Twin Comparison算法实现镜头检测和直方图平均法实现关键帧提取,对关键帧采用K均值聚类算法处理,建立视频数据库索引.实验结果表明该系统能较好地实现视频快速浏览和检索功能.     

基于Hilbert-R树分级索引的时空查询算法

针对树形空间索引中多路查询及未考虑时间维索引的问题,提出一种结合时间和聚类结果的Hilbert-R树索引构建策略。首先,按照数据采集的周期划分时空数据集,并在此基础上建立时间索引,通过Hilbert曲线对空间数据进行分割编码,将空间坐标映射到一维区间;其次,依据数据要素在空间中的分布,采用动态确定K值的聚类算法,结合聚类结果构建高效的Hilbert-R树空间索引;最后,基于Redis几种常见的键值数据结构,对时空数据的时间属性和聚类结果构建分级索引。在时空范围及目标矢量对象查询的实验中,与缓存敏感R+树（CCR+）相比,所提算法可有效减少时间开销,查询时间平均缩短约25%,对不同密集型数据具有良好的适应性,可更好地支持Redis应用于海量时空数据查询。     

层次聚类LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用

文中借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,并针对容差模拟电路的故障诊断问题,在利用核主元分析法提取其故障特征的基础上,采用所构造的层次聚类最小二乘支持向量机对模拟电路的软故障进行了诊断,并与常用的1对1、1对多算法进行比较,结果表明该方法简化了分类器的结构,缩短了训练测试时间,提高了故障识别率。     

应用遗传模糊聚类实现点云数据区域分割

为了准确地实现点云数据的区域分割,将基于遗传算法的模糊聚类算法应用于逆向工程中的点云数据区域分割中。首先估算出法矢量、高斯曲率和平均曲率,并与坐标一起组成八维特征向量,用加权距离代替欧氏距离,然后通过遗传算法获得全局最优解的近似解;最后将近似解作为模糊聚类的初始解进行迭代,实现点云数据的区域分割,从而避免传统FCM算法的局部性和对初始解的敏感性,减少了迭代次数。以汽车钣金件为例,证明了应用遗传模糊聚类实现点云数据区域分割的有效性,并验证了该方法能快速、准确地实现点云数据的区域分割。     

基于聚类算法和层次支持向量机的人脸识别方法

提出一种基于聚类算法和层次支持向量机的人脸识别方法。该方法在训练阶段把利用小波变换提取的图像特征先进行聚类,再利用聚类的结果来训练层挺支持向量机;识别阶段先利用层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人,最后利用免疫算法对待识别的人脸图像进行确认。实验表明,该算法效果较佳。     

简约支持向量聚类

针对传统支持向量聚类(support vector clustering, SVC)的高耗费和低性能弊端,提出了简约支持向量聚类算法(reduced support vector clustering, RSVC).RSVC的核心是简约策略和新的簇划分方法.前者是基于薛定谔方程而设计,提取对模型生成有重要意义的数据构成简约子集,并在此子集之上完成优化过程.后者提出并证明了高斯核函数特征空间的几何性质,并以此设计方法完成对数据簇的辨识任务.理论分析和实验结果表明,和同类算法相比,RSVC可更有效地解决两个弊端,在实际应用中取得良好的聚类效果.