基于相异性度量选取初始聚类中心改进的K-means聚类算法

选取合理的初始聚类中心是正确聚类的前提,针对现有的K-means算法随机选取聚类中心和无法处理离群点等问题,提出一种基于相异性度量选取初始聚类中心改进的K-means聚类算法.算法根据各数据对象之间的相异性构造相异性矩阵,定义了均值相异性和总体相异性两种度量准则;然后据此准则来确定初始聚类中心,并利用各簇中数据点的中位数代替均值以进行后续聚类中心的迭代,消除离群点对聚类准确率的影响.此外,所提出的算法每次运行结果保持一致,在初始化和处理离群点方面具有较好的鲁棒性.最后,在人工合成数据集和UCI数据集上进行实验,与3种经典聚类算法和两种优化初始聚类中心改进的K-means算法相比,所提出的算法具有较好的聚类性能.     

异构数据的结构嫡聚类算法

研究了语义数据的聚类问题,提出了一种基于样本内在结构的结构嫡聚类SEC算法。通过给出语义属性相异性度量测度的新定义,挖掘蕴含于数据样本中的结构信息,提出了一种根据结构信息计算样本信息嫡的优化方法,即通过嫡来确定样本的聚类中心,从而完成样本的聚类,并把此方法向异构数据进行了拓展。SEC算法能实现不平衡数据的聚类,能自动确定初始类中心和聚类数目,具有无需迭代、效率高和相当的鲁棒性优势。实验表明,算法是有效的,与文献中的已有方法相比,聚类准确率得到显著提高,具有一定的实用价值。     

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.     

基于新相异度量的模糊K-Modes聚类算法

提出了一种基于新相异度量的模糊K-Modes算法。该算法假定不同属性对聚类结果有不同程度的影响,定义了新的属性值函数,以基于划分相似度的聚类精确度作为聚类结果的评价准则。通过真实数据的实验结果表明,新的基于相异度量的模糊K-Modes算法比传统的模糊K-Modes算法有更好的聚类效果。     

一种基于MST的自适应优化相异性度量的半监督聚类方法

针对混合属性空间中具有同一(或相近)分布特性的带类别标记的小样本集和无类别标记的大样本数据集,提出了一种基于MST的自适应优化相异性度量的半监督聚类方法。该方法首先采用决策树方法来获取小样本集的"规则聚类区域",然后根据"同一聚类的数据点更为接近"的原则自适应优化建构在该混合属性空间中的相异性度量,最后将优化后的相异性度量应用于基于MST的聚类算法中,以获得更为有效的聚类结果。仿真实验结果表明,该方法对有些数据集是有改进效果的。为进一步推广并在实际中发掘出该方法的应用价值,本文在最后给出了一个较有价值的研究展望。     

基于混合度量与类簇自适应调整的粗糙模糊K-means聚类算法

针对粗糙K-means聚类及其相关衍生算法需要提前人为给定聚类数目、随机选取初始类簇中心导致类簇交叉区域的数据划分准确率偏低等问题,文中提出基于混合度量与类簇自适应调整的粗糙模糊K-means聚类算法.在计算边界区域的数据对象归属于不同类簇的隶属程度时,综合考虑局部密度和距离的混合度量,并采用自适应调整类簇数目的策略,获得最佳聚类数目.选取数据对象稠密区域中距离最小的两个样本的中点作为初始类簇中心,将附近局部密度高于平均密度的对象划分至该簇后再选取剩余的初始类簇中心,使初始类簇中心的选取更合理.在人工数据集和UCI标准数据集上的实验表明,文中算法在处理类簇交叠严重的球簇状数据集时,具有自适应性,聚类精度较优.     

基于流数据的模糊聚类算法

对流数据进行有效聚类是一个吸引研究者很大注意力的问题.传统的聚类挖掘算法只能适用于纯数值属性数据或纯分类属性数据,很难适用于混合属性的数据.针对混合属性数据的特点,在借鉴AcluStream算法的基础上,提出了一种模糊聚类算法.算法对流数据的相异度分类度量,定量属性使用欧氏距离和曼哈坦距离度量,定性属性可以采用hamming距离度量.模糊聚类算法的主要步骤有两步:第一步,运用最小距离聚类算法进行聚类,构成一个初始类.第二步,对基于最小距离聚类算法进行聚类所得到的初始簇,运用密度聚类方法进行聚合或分割,使得聚类集合稳定.实践证明:该算法是快速地有效的.     

高阶异构数据层次联合聚类算法

在实际应用中,包含多种特征空间信息的高阶异构数据广泛出现.由于高阶联合聚类算法能够有效融合多种特征空间信息提高聚类效果,近年来逐渐成为研究热点.目前高阶联合聚类算法多数为非层次聚类算法.然而,高阶异构数据内部往往隐藏着层次聚簇结构,为了更有效地挖掘数据内部隐藏的层次聚簇模式,提出了一种高阶层次联合聚类算法(high-order hierarchical co-clustering algorithm,HHCC).该算法利用变量相关性度量指标Goodman-Kruskal τ衡量对象变量和特征变量的相关性,将相关性较强的对象划分到同一个对象聚簇中,同时将相关性较强的特征划分到同一个特征聚簇中.HHCC算法采用自顶向下的分层聚类策略,利用指标Goodman-Kruskal τ评估每层对象和特征的聚类质量,利用局部搜索方法优化指标Goodman-Kruskal τ,自动确定聚簇数目,获得每层的聚类结果,最终形成树状聚簇结构.实验结果表明HHCC算法的聚类效果优于4种经典的同构层次聚类算法和5种已有的非层次高阶联合聚类算法.     

一种新的基于遗传算法的动态聚类算法

为了在聚类数不明确的情况下实现聚类分析,提出一种新的结合最近邻聚类和遗传算法的动态聚类算法.新算法包括两个阶段:第一阶段用最近邻聚类算法根据最近邻方法把最相似的实例分到同一个簇中并根据一些相似性或相异性度量过滤掉噪声数据从而得到初始聚类集,第二阶段是遗传优化阶段,利用动态聚类评估函数,动态地合并初始聚类集,从而获得接近最优的解.最后对算法进行了实验仿真,实验结果表明方法在事先不知道聚类数的情况下能够有效地进行聚类.     

基于相似中心的k-cmeans文本聚类算法

针对k-means聚类算法只能保证收敛到局部最优,导致聚类结果对初始聚类中心敏感的问题,提出了一种基于相似中心的文本聚类算法.首先,度量文档之间的相似性,然后按照文档之间的相似性递减排序,选择序列最前面的k个文档作为初始聚类中心,对于每个剩余的文档(没有被选为初始簇中心的文档)根据其与存在的簇中心的相似性,将其分配到相似性最大的簇中,更新簇均值,连续迭代,直至均值不变,从而得到更加稳定的聚类结果.实验结果表明,提出的算法在宏平均聚类精度和宏平均召回率上有显著提高,产生了质量较好的聚类效果.