基于随机取样的选择性K-means聚类融合算法

由于缺少数据分布、参数和数据类别标记的先验信息,部分基聚类的正确性无法保证,进而影响聚类融合的性能;而且不同基聚类决策对于聚类融合的贡献程度不同,同等对待基聚类决策,将影响聚类融合结果的提升。为解决此问题,提出了基于随机取样的选择性K-means聚类融合算法（RS-KMCE）。该算法中的随机取样策略可以避免基聚类决策选取陷入局部极小,而且依据多样性和正确性定义的综合评价值,有利于算法快速收敛到较优的基聚类子集,提升融合性能。通过2个仿真数据库和4个UCI数据库的实验结果显示：RS-KMCE的聚类性能优于K-means算法、K-means融合算法（KMCE）以及基于Bagging的选择性K-means聚类融合（BA-KMCE）。     

基于实数值链接分析的ESSC融合算法

为了进一步提升ESSC聚类融合性能,采用实数值链接分析（real valued link analysis）计算聚类融合中模糊数据类的相似性。根据模糊决策及其相似性定义优化的融合信息,从而达到改进聚类性能的目的。实验选用了两个仿真数据库和五个UCI数据库。实验结果表明,基于实数值链接分析的ESSC聚类融合算法（RLA-ESSCE）的性能优于K-means聚类算法（KMC）、ESSC、ESSCE。     

基于熵的平衡子空间K-means算法

在许多数据挖掘的实际应用中要求每一个类别的实例数量相对平衡.而独立子空间聚类的熵加权K-means算法(EWKM)会产生不均衡的划分,聚类质量很差.本文定义了一种兼顾平衡划分与特征分布的多目标熵,然后应用该熵改进了EWKM算法的目标函数,同利用迭代方法和交替方向乘子法设计其求解流程,并提出基于熵的平衡子空间K-means算法(EBSKM).最后,在UCI、UCR等公开数据集进行聚类实验,结果表明所提算法在准确率和平衡性方面都优于同类算法.     

基于子空间差异的投影聚类算法

针对传统K-means型软子空间聚类技术中子空间差异度量定义的困难问题,提出一种基于概率距离的子空间差异表示模型,以此为基础提出一种自适应的投影聚类算法。该方法首先基于子空间聚类理论提出一个描述各簇类所关联的软子空间之间的相异度公式;其次,将其与软子空间聚类相结合,定义了聚类目标优化函数,并根据局部搜索策略给出了聚类算法过程。在合成和实际数据集上进行了一系列实验,结果表明该算法引入子空间比较可以为簇类学习更优的软子空间;与现有主流子空间聚类算法相比,所提算法大幅度提升了聚类精度,适用于高维数据聚类分析。     

两级联合融合的多视图子空间聚类改进算法

针对多视图深度子空间聚类网络(Multi-view Deep Subspace Clustering Networks, MvDSCN)算法具有的没有充分利用多视图互补信息、进行一次聚类直接得到聚类结果，以及只考虑数据级信息融合而降低了聚类性能等缺点，提出两级联合融合的多视图子空间聚类改进算法(TJ-MvDSCN)。不仅关注多视图共性信息，还关注多视图互补信息；增加分配级别的多视图信息融合，与已有的数据级信息融合形成两级融合结构；增加聚类损失，基于迭代优化策略构建一个可以联合学习特征表示和聚类分配的多视图聚类框架。经实验验证，该算法性能优于现有算法。     

一种基于数据流的软子空间聚类算法

针对高维数据的聚类研究表明,样本在不同数据簇往往与某些特定的数据特征子集相对应.因此,子空间聚类技术越来越受到关注.然而,现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究中.为此,利用模糊可扩展聚类框架,与熵加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的熵加权流数据软子空间聚类算法——EWSSC(entropy-weighting streaming subspace clustering).该算法不仅保留了传统软子空间聚类算法的特性,而且利用了模糊可扩展聚类策略,将软子空间聚类算法应用于流数据的聚类分析中.实验结果表明,EWSSC 算法对于高维数据流可以得到与批处理软子空间聚类方法近似一致的实验结果.     

烟花算法优化的软子空间MR图像聚类算法

现有的软子空间聚类算法在分割MR图像时易受随机噪声的影响,而且算法因依赖于初始聚类中心的选择而容易陷入局部最优,导致分割效果不理想.针对这一问题,提出一种基于烟花算法的软子空间MR图像聚类算法.算法首先设计一个结合界约束与噪声聚类的目标函数,弥补现有算法对噪声数据敏感的缺陷,并提出一种隶属度计算方法,快速、准确地寻找簇类所在子空间;然后,在聚类过程中引入自适应烟花算法,有效地平衡局部与全局搜索,弥补现有算法容易陷入局部最优的不足.EWKM,FWKM,FSC,LAC算法在UCI数据集、人工合成图像、Berkeley图像数据集以及临床乳腺MR图像、脑部MR图像上的聚类结果表明,所提出的算法不仅在UCI数据集上能够取得较好的结果,而且对图像聚类也具有较好的抗噪性能,尤其是对MR图像的聚类具有较高的精度和鲁棒性,能够较为有效地实现MR图像的分割.     

流形正则引导的自适应加权多视角子空间聚类

现有多视角子空间聚类方法大多学习多视角数据的一致共享信息,并将每个视角的贡献视为同等重要以集成多个视角的差异信息.然而此思想忽略不同视角间可能存在的噪声或冗余,导致最终聚类性能不佳.为此,文中提出流形正则引导的自适应加权多视角子空间聚类算法.算法采用核范数学习每个视角的一致性全局低秩表示信息并利用组效应刻画不同视角的差异信息.根据流形正则的思想,自适应学习每个视角的权重,自动为每个视角的差异信息分配贡献度.再根据自适应权重集成差异信息并融合一致信息,获得最终的共识表示.最后利用该共识表示实现聚类.在6个公开数据集上的实验表明文中算法能有效提升多视角聚类性能.     

基于差分演化算法的软子空间聚类

软子空间聚类算法的性能主要取决于其目标函数和搜索策略.文中提出了一种基于差分演化算法的软子空间聚类算法DESC.首先,设计了一个结合模糊加权类内相似性和界约束权值矩阵的新目标函数.然后,提出了新的隶属度计算方法.最后,引入了一种有效的全局搜索算法——复合差分演化算法,并运用该算法优化新目标函数和搜索子空间中的聚类.实验表明,新目标函数和复合差分演化算法的引入有效地提高了软子空间聚类算法的性能,新算法较已有软子空间聚类算法有明显优势.     

不平衡数据软子空间聚类算法在临床医学中的应用与研究

聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题,在信息过滤、生物信息学,医学等领域得到广泛应用。本课题着重于自上而下的子空间聚类方法,主要原因是当前主要的此型算法都是以K-means或K-modes为基础的,在均匀效应的影响下,不平衡数据的问题是现有的软子空间算法不能有效聚类的,所以提出了一种基于划分的不平衡数据软子空间聚类新算法。所提算法提高了不平衡数据的聚类精度,在生物信息学和临床医学等领域具有一定的理论意义和实际应用价值。     

高维数据聚类方法综述*

总结了高维数据聚类算法的研究现状,分析比较了算法性能的主要差异,并指出其今后的发展趋势,即在子空间聚类过程中融入其他传统聚类方法的思想,以提高聚类性能。     

k-means型软子空间聚类算法

软子空间聚类是聚类研究领域的一个重要分支和研究热点。高维空间聚类以数据分布稀疏和"维度效应"现象等问题而成为难点。在分析现有软子空间聚类算法不足的基础上,引入子空间差异的概念;在此基础上,结合簇内紧凑度的信息来设计新的目标优化函数;提出了一种新的k-means型软子空间聚类算法,该算法在聚类过程中无需设置额外的参数。理论分析与实验结果表明,相对于其他的软子空间算法,该算法具有更好的聚类精度。     

基于信息熵的加权块稀疏子空间聚类算法

稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)算法在处理高光谱遥感影像时,地物的划分精度较低,为了提高地物划分精度,本文提出了一种基于信息熵的加权块稀疏子空间聚类算法(Weighted block sparse subspace clustering algorithm based on...     

属性样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法

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。     

基于k最相似聚类的子空间聚类算法

子空间聚类是聚类研究领域的一个重要分支和研究热点,用于解决高维聚类分析面临的数据稀疏问题。提出一种基于k最相似聚类的子空间聚类算法。该算法使用一种聚类间相似度度量方法保留k最相似聚类,在不同子空间上采用不同局部密度阈值,通过k最相似聚类确定子空间搜索方向。将处理的数据类型扩展到连续型和分类型,可以有效处理高维数据聚类问题。实验结果证明,与CLIQUE和SUBCLU相比,该算法具有更好的聚类效果。     

一种改进的SUBCLU高维子空间聚类算法

SUBCLU高维子空间聚类算法在自底向上搜索最大兴趣子空间类的过程中不断迭代产生中间类,这些中间类的产生消耗了大量时间,针对这一问题,提出改进算法BDFS-SUBCLU,采用一种带回溯的深度优先搜索策略来挖掘最大兴趣子空间中的类,通过这种策略避免了中间类的产生,降低了算法的时间复杂度。同时BDFS-SUBCLU算法在子空间中对核心点增加一种约束,通过这个约束条件在一定程度上避免了聚类过程中相邻的类由于特殊的数据点合为一类的情况。在仿真数据集和真实数据集上的实验结果表明BDFS-SUBCLU算法与SUBCLU算法相比,效率和准确性均有所提高。     

基于稀疏子空间聚类的主动学习算法

主动学习已经被证明是一种成功的机器学习算法,最主要的缺点是它只注重样本的标签信息而忽略了样本的分布信息.因此带来的后果就是稳定性差,容易陷入局部最优解,同时对初始样本的选择非常敏感.论文将稀疏子空间聚类与主动学习相结合,首先利用稀疏子空间聚类找到原始数据的分布信息,然后利用该信息指导主动学习选取初始样本,使样本标注更加有效,提高了主动学习的效率,同时降低了主动学习对初始样本的敏感度.最后通过多组仿真实验证明,本方法可以有效的改善主动学习的性能.