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仿射传播算法是一种快速有效的聚类方法,但其聚类结果的不稳定性影响了聚类性能。对此,提出基于近邻的仿射传播算法(AP-NN),通过仿射传播算法产生初始簇,并从中选择代表簇对非代表簇的样本进行近邻聚类。在时间序列数据集上的实验结果表明,AP-NN模型算法能够产生较好的聚类结果,适用于聚类分析。 相似文献
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针对Science杂志上提出的仿射传播(Affinity propagation)聚类产生指定类数的聚类结果时效率较低的问题,提出了基于多网格策略的快速算法。该算法采用多网格搜索策略来减少调用仿射传播算法的次数,改进偏向参数的上界以缩小搜索范围。新方法大幅度地提高了仿射传播聚类在指定类数下的速度性能。实验结果表明新方法十分有效,在运行时间上比现有方法减少了22%-90%。 相似文献
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指定类数下仿射传播聚类的快速算法① 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Science杂志上提出的仿射传播(Affinity propagation)聚类产生指定类数的聚类结果时效率较低的问题,提出了基于多网格策略的快速算法。该算法采用多网格搜索策略来减少调用仿射传播算法的次数,改进偏向参数的上界以缩小搜索范围。新方法大幅度地提高了仿射传播聚类在指定类数下的速度性能。实验结果表明新方法十分有效,在运行时间上比现有方法减少了22%-90%。 相似文献
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自适应仿射传播聚类 总被引:42,自引:4,他引:42
适合处理大类数的仿射传播聚类有两个尚未解决的问题: 一是很难确定偏向参数取何值能够使算法产生最优的聚类结果; 另一个是当震荡发生后算法不能自动消除震荡并收敛. 为了解决这两个问题, 提出了自适应仿射传播聚类方法, 具体技术包括: 自适应扫描偏向参数空间来搜索聚类个数空间以寻找最优聚类结果、自适应调整阻尼因子来消除震荡以及当调整阻尼因子方法失效时的自适应逃离震荡技术. 与原算法相比, 自适应仿射传播聚类方法性能更优, 能够自动消除震荡和寻找最优聚类结果. 对模拟和真实数据集的实验结果表明, 自适应仿射传播聚类方法十分有效, 其聚类质量优于或不低于原算法. 相似文献
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自适应仿射传播聚类作为一种新兴的聚类算法,不需要指定初始类心以及类数,对解决聚类中类数不确定性问题非常有效.然而,自适应仿射传播聚类存在时间消耗过大的问题,当样本数量较大时运行速度缓慢.为了提高自适应仿射传播聚类的运行速度,基于NVIDIA公司的统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)和Matlab并行工具箱,提出了一种自适应仿射传播聚类的并行化方法.实验结果表明,基于GPU并行化的自适应仿射传播聚类在运行速度上有了明显提高,与该算法的串行执行方式相比,运行速度提升2倍以上,并且随着样本数量的增长,加速性能越来越好. 相似文献
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仿射传播(Affinity propagation,AP)聚类算法是将所有待聚类对象作为潜在的聚类中心,通过对象之间传递的可靠性和有效性信息找到合适的聚类中心,从而计算出相应的聚类结果,但不适用子空间聚类。将粒度计算引入到仿射传播聚类算法中,提出属性与样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法(Entropy weighting AP algorithm for subspace clustering based on asynchronous granulation of attributes and samples,EWAP)。EWAP首先去除冗余属性,然后在每次聚类的迭代过程中修改属性的权重值。在满足一定条件迭代终止时,就会得到构成各兴趣度子空间的属性权重值,从而得到属性集的粒化结果以及相应的子空间聚类结果
。理论与实验证明EWAP算法既保留了AP算法的优点,又克服了该聚类算法不能进行子空间聚类的不足。 相似文献
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近邻传播(AP)算法是一种新提出的聚类算法,是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类,通过数据点之间交换信息,最后得到聚类结果。提出了基于互近邻一致性近邻传播算法,即KMNC-AP算法,该算法利用互近邻一致性调整数据点之间的相似度,进而提高聚类效率和精确度。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。 相似文献
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针对近邻传播(AP)聚类算法对参数偏向参数(Preference)敏感、不适用于稀疏数据、聚类结果中会出现错误聚类的样本点的问题,提出基于万有引力的自适应近邻传播聚类(GA-AP)算法。首先,在传统AP算法的基础上采用引力搜索机制对样本进行全局寻优;其次,在全局寻优的基础上利用信息熵和自适应增强(AdaBoost)算法找到每个簇内正确聚类和错误聚类的样本点,并计算出这些样本点的权值,用计算出的权值更新对应的样本点,从而更新相似度、Preference取值、吸引度和隶属度,并进行重新聚类。不断操作以上步骤直到达到最大的迭代次数。通过在9个数据集上的仿真实验得出,相比于基于自适应属性加权的近邻传播聚类(AFW_AP)算法、AP算法、K均值聚类(K-means)算法和模糊C均值(FCM)算法,所提算法的纯度(Purity)、F值(F-measure)和准确率(ACC)的平均值分别最高提升了0.69、71.74%和98.5%。实验结果表明,所提算法降低了对偏向参数的依赖,提高了聚类效果,特别是对于稀疏数据集的聚类结果的准确率。 相似文献
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Zhou Ruihong Liu Qiaoming Wang Jian Han Xuming Wang Limin 《Neural computing & applications》2021,33(10):4695-4712
Neural Computing and Applications - Affinity propagation (AP) is a clustering method that takes as input measures of similarity between pairs of data points. As the oscillations and preference... 相似文献
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Leilei Sun Chonghui Guo Chuanren Liu Hui Xiong 《Knowledge and Information Systems》2017,51(3):941-963
Affinity propagation (AP) is a recently proposed clustering algorithm, which has been successful used in a lot of practical problems. Although effective in finding meaningful clustering solutions, a key disadvantage of AP is its efficiency, which has become the bottleneck when applying AP for large-scale problems. In the literature, most of the methods proposed to improve the efficiency of AP are based on implementing the message-passing on a sparse similarity matrix, while neither the decline in effectiveness nor the improvement in efficiency is theoretically analyzed. In this paper, we propose a two-stage fast affinity propagation (FastAP) algorithm. Different from previous work, the scale of the similarity matrix is first compressed by selecting only potential exemplars, then further reduced by sparseness according to k nearest neighbors. More importantly, we provide theoretical analysis, based on which the improvement of efficiency in our method is controllable with guaranteed clustering performance. In experiments, two synthetic data sets, seven publicly available data sets, and two real-world streaming data sets are used to evaluate the proposed method. The results demonstrate that FastAP can achieve comparable clustering performances with the original AP algorithm, while the computational efficiency has been improved with a several-fold speed-up on small data sets and a dozens-of-fold on larger-scale data sets. 相似文献
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针对高校实际数据质量检测过程中数据集存在缺失值以及发现的函数依赖个数较少且不准确的问题,提出了一种结合近邻传播(AP)聚类算法和TANE算法的高校函数依赖发现方法(APTANE)。首先,对数据集中的中文字段进行列剖析,将中文字段值用对应的数值来表示;其次,使用AP聚类算法对数据集中的缺失值进行填补;最后,使用TANE算法从处理好的数据集中自动发现出满足非平凡、最小要求的函数依赖。实验结果表明,在使用AP聚类算法对真实的高校数据集进行修复之后,相比于直接使用函数依赖自动发现算法,发现的函数依赖个数增加到了80个,经过缺失值填补后所发现的函数依赖在表示字段间关联关系时也更加准确,减少了领域专家的工作量,提升了高校数据所拥有数据的质量。 相似文献
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对于手写字符识别过程中相似字符较多且相同字符存在大量不规则书写变形的问题,提出一种改进的仿射传播聚类算法加入手写字符识别过程中。该算法基于原始仿射传播(AP)聚类算法,将其与聚类评判函数Silhouette结合,通过AP算法迭代过程自适应地改变偏向参数以调整类别数,并且结合每次聚类质量得到最优聚类结果。基于手写汉字识别的实验结果表明,加入了原始AP算法的识别率比传统识别过程得到的识别率总体提高1.52%,而加入改进AP算法的识别率又比加入原始AP算法的识别率总体提高了1.28%。该实验结果验证了加入聚类算法于手写字符识别过程的有效性,而改进AP算法相比原始AP算法在收敛性和聚类质量上都有一定的提高。 相似文献
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Fanhua Shang L. C. Jiao Jiarong Shi Maoguo Gong R. H. Shang 《Data mining and knowledge discovery》2011,23(2):345-378
While spectral clustering can produce high-quality clusterings on small data sets, computational cost makes it infeasible
for large data sets. Affinity Propagation (AP) has a limitation that it is hard to determine the value of parameter ‘preference’
which can lead to an optimal clustering solution. These problems limit the scope of application of the two methods. In this
paper, we develop a novel fast two-stage spectral clustering framework with local and global consistency. Under this framework,
we propose a Fast density-Weighted low-rank Approximation Spectral Clustering (FWASC) algorithm to address the above issues. The proposed algorithm is a high-quality graph partitioning method,
and simultaneously considers both the local and global structure information contained in the data sets. Specifically, we
first present a new Fast Two-Stage AP (FTSAP) algorithm to coarsen the input sparse graph and produce a small number of final representative exemplars, which is
a simple and efficient sampling scheme. Then we present a density-weighted low-rank approximation spectral clustering algorithm
to operate those representative exemplars on the global underlying structure of data manifold. Experimental results show that
our algorithm outperforms the state-of-the-art spectral clustering and original AP algorithms in terms of speed, memory usage,
and quality. 相似文献