一种改进人工蜂群的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心选择较敏感、聚类效率和精度较低、全局搜索能力较差以及传统蜂群算法初始蜂群和搜索步长随机选取等缺点,提出了一种基于粒子和最大最小距离法初始化蜂群和随着迭代次数增加动态调整搜索步长的人工蜂群算法,将改进的人工蜂群进一步优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。实验结果表明：该算法降低了对噪声的敏感程度,具有较高的效率和准确率,较强的稳定性。     

粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法

针对快速K-me doids聚类算法所选初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于粒计算的K-medoids算法构造样本去模糊相似矩阵时需要主观给定阈值的缺陷,提出了粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法。该算法结合粒计算与最大最小距离法,优化K-medoids算法初始聚类中心的选取,选择处于样本分布密集区域且相距较远的K个样本作为初始聚类中心;使用所有样本的相似度均值作为其构造去模糊相似矩阵的阈值。人工模拟数据集和UCI机器学习数据库数据集的实验测试表明,新K-medoids聚类算法具有更稳定的聚类效果,其准确率和Adjusted Rand Index等聚类结果评价指标值优于传统K-medoids聚类算法、快速K-medoids聚类算法和基于粒计算的K-medoids聚类算法。     

基于宽度优先搜索的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法对初始值敏感、中心点随机选择以及聚类精度不够高等缺点,在粒计算有效初始化的基础上,提出中心点宽度优先搜索策略. 首先,利用粒计算初始化获取K个有效粒子,遴选该K个粒子所对应的K个中心点作为K个初始中心点;然后,根据对象间的相似性分别对K个粒子中的对象建立以中心点为根节点的相似对象二叉树,通过宽度优先搜索遍历二叉树迭代出最优中心点, 同时采用簇间距离和簇内距离优化准则函数. 实验结果表明,所提算法在UCI中Iris和Wine标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时保证了算法聚类准确率.     

基于稠密区域的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法对初始中心点敏感,以及迭代次数较高等缺点,提出一种可行的初始化方法和中心点搜索更新策略。新算法首先利用密度可达思想为数据集中每个对象建立一个稠密区域,遴选出[K]个密度大且距离较远的稠密区域,把对应的稠密区域的核心对象作为聚类算法的[K]个初始中心点;其次,把[K]个中心点搜索更新范围锁定在所选的[K]个有效稠密区域里。新算法在Iris、Wine、PId标准数据集中测试,获取了理想中心点和稠密区域,并且在较少的迭代次数内收敛到最优解或近似最优解。     

一种高效的K-medoids聚类算法

针对K-medoids算法初始中心点选择敏感、大数据集聚类应用中性能低下等缺点,提出一个基于初始中心微调与增量中心候选集的改进K-medoids算法。新算法以微调方式优化初始中心,以中心候选集逐步扩展的方式来降低中心轮换的计算复杂性。实验结果表明,相对于传统的K-medoids算法,新算法可以提高聚类质量,有效缩短计算时间。     

一种基于差分演化的K-medoids聚类算法

针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索技术,有很强的鲁棒性。将差分演化的全局优化能力用于K-medoids聚类算法,有效地克服了K-medoids聚类算法的缺点,缩短了收敛时间,改善了聚类质量。通过仿真验证了此算法的稳定性和鲁棒性。     

密度峰值优化初始中心的K-medoids聚类算法

针对快速K-medoids聚类算法和方差优化初始中心的K-medoids聚类算法存在需要人为给定类簇数,初始聚类中心可能位于同一类簇,或无法完全确定数据集初始类簇中心等缺陷,受密度峰值聚类算法启发,提出了两种自适应确定类簇数的K-medoids算法。算法采用样本x i的t最近邻距离之和倒数度量其局部密度ρi,并定义样本x i的新距离δi,构造样本距离相对于样本密度的决策图。局部密度较高且相距较远的样本位于决策图的右上角区域,且远离数据集的大部分样本。选择这些样本作为初始聚类中心,使得初始聚类中心位于不同类簇,并自动得到数据集类簇数。为进一步优化聚类结果,提出采用类内距离与类间距离之比作为聚类准则函数。在UCI数据集和人工模拟数据集上进行了实验测试,并对初始聚类中心、迭代次数、聚类时间、Rand指数、Jaccard系数、Adjusted Rand index和聚类准确率等经典聚类有效性评价指标进行了比较,结果表明提出的K-medoids算法能有效识别数据集的真实类簇数和合理初始类簇中心,减少聚类迭代次数,缩短聚类时间,提高聚类准确率,并对噪音数据具有很好的鲁棒性。     

方差优化初始中心的K-medoids聚类算法

针对快速K-medoids聚类算法存在密度计算复杂耗时和初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于邻域的K-medoids算法的邻域半径需要人为给定一个调节系数的主观性缺陷,分别以样本间距离均值和相应样本的标准差为邻域半径,以方差作为样本分布密集程度的度量,选取方差值最小且其间距离不低于邻域半径的样本为K-medoids的初始聚类中心,提出了两种方差优化初始中心的K-medoids算法。在UCI数据集和人工模拟数据集上进行了实验测试,并对各种聚类指标进行了比较,结果表明该算法需要的聚类时间短,得到的聚类结果优,适用于较大规模数据集的聚类。     

基于改进K-medoids的聚类质量评价指标研究

为了更好地评价无监督聚类算法的聚类质量,解决因簇中心重叠而导致的聚类评价结果失效等问题,对常用聚类评价指标进行了分析,提出一个新的内部评价指标,将簇间邻近边界点的最小距离平方和与簇内样本个数的乘积作为整个样本集的分离度,平衡了簇间分离度与簇内紧致度的关系;提出一种新的密度计算方法,将样本集与各样本的平均距离比值较大的对象作为高密度点,使用最大乘积法选取相对分散且具有较高密度的数据对象作为初始聚类中心,增强了K-medoids算法初始中心点的代表性和算法的稳定性,在此基础上,结合新提出的内部评价指标设计了聚类质量评价模型,在UCI和KDD CUP 99数据集上的实验结果表明,新模型能够对无先验知识样本进行有效聚类和合理评价,能够给出最优聚类数目或最优聚类范围.     

一种基于ACO的K-medoids聚类算法

K-medoids算法作为聚类算法的一种,不易受极端数据的影响,适应性广泛,但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定,平均准确率较低,用于实际的聚类分析时效果较差.ACO是一种仿生优化算法,其具有很强的健壮性,容易与其他方法相结合,求解效率高等特点.在K-medoids聚类算法的基础上,借鉴ACO算法的优点,提出了一种新的聚类算法,它提高了聚类的准确率,算法的稳定性也比较高.通过仿真实验,验证了算法的可行性和先进性.     

基于粒计算的粗糙集聚类算法

针对传统K-means聚类算法初始聚类中心随机选取、不能处理边界对象、效率低、聚类精度低等问题, 提出了一种新的K-means聚类算法。算法引入粒计算理论, 并依据密度和最大最小距离法选择初始聚类中心, 避免初始聚类中心在同一个类中, 结合粗糙集, 通过动态调整上近似集和边界集的权重因子, 以解决边界数据的聚类问题; 最后采用类间距和类内距均衡化准则函数作为算法终止判断条件, 来得到更好的聚类效果。实验结果表明：该算法具有较高的准确率, 迭代次数较少, 并降低了对噪声的敏感程度。     

基于粒计算的多尺度聚类尺度上推算法*

多尺度科学在数据挖掘领域的研究多见于图像和空间数据挖掘,对一般数据的多尺度特性研究较少。传统聚类算法只在单一尺度上进行,无法充分挖掘蕴藏在数据中的知识。引入粒计算思想,进行普适的多尺度聚类方法研究,对数据进行多层次、多角度分析,实现一次挖掘,多次应用。首先,介绍粒计算相关知识;然后,提出多尺度聚类尺度上推算法UAMC（Upscaling Algorithm of Multi-scale Clustering）,以簇为粒子,簇心为粒子特征进行尺度转换,利用斑块模型得到大尺度知识,避免二次挖掘带来的资源浪费;最后,利用UCI公用数据集和H省全员人口真实数据集对算法性能进行实验验证,结果表明算法在准确性上优于K-Means等基准算法,是有效可行的。     

基于粒计算与粗糙集的人工鱼群聚类算法

针对标准鱼群算法易受到初始鱼群随机性的影响,后期收敛速度减慢,处理边界数据能力低,聚类精度低等缺点,提出了基于粒计算与粗糙集的人工鱼群聚类算法。算法引入粒计算理论,并依据粒密度和最大最小距离积法选择初始化人工鱼群避免算法易受随机性的影响;通过结合粗糙集的决策系统和属性约简,提高算法解决边界数据的能力;采用类内紧致性和类间分离度的原则设计适应度函数,并将其作为算法的终止判断条件。实验结果表明：该算法提高了聚类精度,增强了获取全局极值的能力,具有良好的聚类效果。     

基于粒计算Web文档聚类

提出了一种基于粒计算Web文档聚类（WDCGrc）方法。该方法通过TF-IDF法则计算文档词条的权值,采取设定文档阈值和平均权值相结合的方法实行降维,抽取出每篇文档的主干词;建立了文档的主干词和二进制粒之间的转换,提出了基于粒计算提取文档间的关联规则算法来获取文档间的频繁项集,由频繁项集形成初始聚类,使用优化算法对初始聚类进行优化,得到最终聚类结果。实验结果表明,该方法切实有效,聚类质量较好。     

A new approach to obtain K-means initial clustering center based on fuzzy granular computing

The traditional K-means is very sensitive to initial clustering centers and the clustering result will wave follow the different initial input. To remove this sensitivity, a new method is proposed to get initial clustering centers. This method is as follows： provide a normalized distance function d（di,dj） in the fuzzy granularity space of data objects, then use the function to do a initial clustering work to these data objects who has a less distance than granularity dλ, then get the initial clustering centers. Approved by the test, this method has such advantages on increasing the rate of accuracy and reducing the program times.