自适应调整的布谷鸟搜索K-均值聚类算法*

针对布谷鸟搜索(CS)算法后期收敛速度慢,传统K-均值算法对初始簇中心选择比较敏感,提出了一种自适应调整的布谷鸟搜索及优化初始K-均值聚类算法(CSSA-OIKM)。首先,由“集群度”与距离均衡优化选择初始簇中心。其次,融合粒子群算法思想,遵循自适应优化学习策略以均衡CS算法全局与局部精细搜索能力。最后,在改进CS算法的基础上引入自适应度调节步长因子与动态变化发现概率,增强算法收敛性能。通过对经典数据集的仿真实验分析,相比K-均值算法、PSO-K-均值算法及CS-K-均值算法来说,提出的CSSA-OIKM算法能有效提高聚类精确性,且算法稳定性好。     

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.     

基于平均差异度优选初始聚类中心的改进K-均值聚类算法

针对K-均值聚类算法对初始聚类中心存在依赖性的缺陷,提出一种基于数据空间分布选取初始聚类中心的改进算法.该算法首先定义样本距离、样本平均差异度和样本集总体平均差异度;然后将每个样本按平均差异度排序,选择平均差异度较大且与已选聚类中心的差异度大于样本集总体平均差异度的样本作为初始聚类中心.实验表明,改进后的算法不仅提高了聚类结果的稳定性和正确率,而且迭代次数明显减少,收敛速度快.     

基于多维网格空间的改进K-means聚类算法

K-means算法是被广泛使用的一种聚类算法,传统的K-means算法中初始聚类中心的选择具有随机性,易使算法陷入局部最优,聚类结果不稳定。针对此问题,引入多维网格空间的思想,首先将样本集映射到一个虚拟的多维网格空间结构中,然后从中搜索出包含样本数最多且距离较远的子网格作为初始聚类中心网格,最后计算出各初始聚类中心网格中所包含样本的均值点来作为初始聚类中心。此法选择出来的初始聚类中心与实际聚类中心拟合度高,进而可据此初始聚类中心稳定高效地得到最终的聚类结果。通过使用计算机模拟数据集和UCI机器学习数据集进行测试,结果表明改进算法的迭代次数和错误率比较稳定,且均小于传统K-means算法测试结果的平均值,能有效避免陷入局部最优,并且聚类结果稳定。     

最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法的研究

由于初始簇中心的随机选择, K-means算法在聚类时容易出现聚类结果局部最优、聚类结果不稳定、总迭代次数较多等问题。为了解决K-means算法所存在的以上问题, 提出了最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法。该算法基于这样的事实：距离最远的样本点最不可能分到同一个簇中。为使该算法能应用于文本聚类, 构造了一种将文本相似度转换为文本距离的方法, 同时也重新构造了迭代中的簇中心计算公式和测度函数。在实例验证中, 对分属于五个类别的1 500篇文本组成的文本集进行了文本聚类分析, 其结果表明, 与原始的K-means聚类算法以及其他的两种改进的K-means聚类算法相比, 新提出的文本聚类算法在降低了聚类总耗时的同时, F度量值也有了明显提高。     

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。     

融合邻域扰动的简化粒子群K-均值聚类算法

针对粒子群优化算法容易陷于局部最优,且初始聚类中心选择对K-均值算法的影响较大,提出一种融合邻域扰动的简化粒子群K-均值初始优化聚类算法(ADPSO-IKM)。首先,根据 “集群度”思想实现优化初始聚类中心。其次,在粒子群算法公式中加入邻域扰动项,避免陷入局部最优,并且算法遵循自适应度优化学习策略增强全局搜索能力,进一步提高算法精度。通过仿真测试表明,提出的ADPSO-IKM算法能加快收敛速度,可防止粒子的早熟,收敛效果好并具有较好的稳定性。     

基于均值与最大距离乘积的初始聚类中心优化 K-means 算法*

针对K‐means算法随机选择初始聚类中心所出现的样本聚类结果随机性强、稳定性低、容易陷入局部最优和得不到全局最优解等问题,提出一种基于均值与最大距离乘积的初始聚类中心优化K‐means算法。该算法首先选择距离样本集均值最远的数据对象加入聚类中心集合,再依次将与样本集均值和当前聚类中心乘积最大的数据对象加入聚类中心集合。标准数据集上的实验结果表明,与原始K‐means的算法以及另一种改进算法相比,新提出的聚类算法具有更高的准确率。     

优化初始聚类中心的改进k-means算法

传统k-means算法随机选取初始聚类中心使聚类结果不稳定,诸多优化算法的时间复杂度较高,为了提高聚类稳定性并降低时间复杂度,提出了基于个体轮廓系数自适应地选取优秀样本以确定初始聚类中心的改进k-means算法.该算法多次调用传统k-means算法聚类,根据k个类中心的个体轮廓系数以及各样本与类中心的距离,自适应地选取优秀样本,求其均值作为初始聚类中心.在多个UCI数据集上的实验表明,该算法聚类时间短,具有较高的轮廓系数和准确率.     

基于模拟退火与贪心策略的平衡聚类算法

针对现实应用通常要求聚类的结果相对平衡的问题,提出了一种基于模拟退火与贪心策略的平衡聚类算法（BCSG）,该算法包括基于模拟退火的初始点选择算法（SACI）与基于贪心策略的平衡聚类算法（BCGS）2个步骤,以提高平衡聚类算法的聚类效果与时间性能。首先基于模拟退火在数据集中快速定位出K个合适的数据点作为平衡聚类初始点,然后每个中心点分阶段贪婪地将距离其最近的数据点加入簇中直至达到簇规模上限。在6个UCI真实数据集与2个公开图像数据集上进行的聚类对比实验结果表明：在簇数目较大时相比Fuzzy C-Means聚类结果平衡度最高提升了50%以上;聚类结果的准确率相比Balanced K-Means、BCLS两个表现较好的算法平均提高了8个百分点;算法时间复杂度也更低,在较大规模的数据集上运行时间比Balanced K-Means最高减少了近40%。实验结果表明BCSG具有更佳的聚类效果和时间性能。     

基于密度的K-means算法在轨迹数据聚类中的优化

针对传统的K-means算法无法预先明确聚类数目,对初始聚类中心选取敏感且易受离群孤点影响导致聚类结果稳定性和准确性欠佳的问题,提出一种改进的基于密度的K-means算法。该算法首先基于轨迹数据分布密度和增加轨迹数据关键点密度权值的方式选取高密度的轨迹数据点作为初始聚类中心进行K-means聚类,然后结合聚类有效函数类内类外划分指标对聚类结果进行评价,最后根据评价确定最佳聚类数目和最优聚类划分。理论研究与实验结果表明,该算法能够更好地提取轨迹关键点,保留关键路径信息,且与传统的K-means算法相比,聚类准确性提高了28个百分点,与具有噪声的基于密度的聚类算法相比,聚类准确性提高了17个百分点。所提算法在轨迹数据聚类中具有更好的稳定性和准确性。     

基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法

针对小区居民用电数据挖掘效率低、数据量大等难题,进行了基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法研究。针对传统K-means算法中存在初始聚类中心和K值难确定的问题,提出一种基于密度的K-means改进算法。首先,定义样本密度、簇内样本平均距离的倒数和簇间距离三者乘积为权值积,通过最大权值积法依次确定聚类中心,提高了聚类的准确率;然后,基于MapReduce模型实现改进算法的并行化,提高了聚类的效率;最后,以小区400户家庭用电数据为基础,进行海量电力数据的挖掘分析实验。以家庭为单位,提取出用户的峰时耗电率、负荷率、谷电负荷系数以及平段用电量百分比,建立聚类的数据维度特征向量,完成相似用户类型的聚类,同时分析出各类用户的行为特征。基于Hadoop集群的实验结果证明提出的改进K-means算法运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果。     

基于可拓距的改进k-means聚类算法

针对现有聚类算法在初始聚类中心优化过程中存在首个初始聚类中心点落于边界非密集区域的不足,导致出现算法聚类效果不均衡问题,提出一种基于可拓距优选初始聚类中心的改进k-means算法。将样本经典距离向可拓区间映射,并通过可拓侧距计算方法得到可拓左侧距及可拓右侧距;引入平均可拓侧距概念,将平均可拓左侧距和平均可拓右侧距分别作为样本密集度和聚类中心疏远度的量化指标;在此基础上,给出初始聚类中心选取准则。通过与传统k-means聚类算法进行对比,结果表明改进后的k-means聚类算法选取的初始聚类中心分布更加均匀,聚类效果更好,尤其在对高维数据聚类时具有更高的聚类准确率和更好的均衡性。     

基于改进K-means++聚类的多扩展目标跟踪算法

针对多扩展目标跟踪过程中量测集划分准确度低和计算量大的问题,提出一种基于改进K-means++聚类划分的高斯混合假设密度强度多扩展目标跟踪算法。首先,根据下一时刻目标可能变化的情况缩小K值的遍历范围;其次,利用目标预测状态选择初始聚类中心点,为正确划分量测集提供依据,从而提高聚类算法的精度;最后,将所提改进K-means++聚类划分方法应用到高斯混合概率假设滤波器中,联合估计多目标的个数和状态。仿真实验结果表明：与基于距离划分和基于K-means++的多扩展目标跟踪算法相比,该算法在平均跟踪时间上分别减小了59.16%和53.25%,同时其最优子模式指派度量（OSPA）远小于以上两种算法。综上,该算法能在大幅度降低计算复杂度的同时取得比现有量测集划分方法更为优异的跟踪性能。     

基于密度的K-means聚类中心选取的优化算法

针对传统的K-means算法对于初始聚类中心点和聚类数的敏感问题,提出了一种优化初始聚类中心选取的算法。该算法针对数据对象的分布密度以及计算最近两点的垂直中点方法来确定k个初始聚类中心,再结合均衡化函数对聚类个数进行优化,以获得最优聚类。采用标准的UCI数据集进行实验对比,发现改进后的算法相比传统的算法有较高的准确率和稳定性。     

熵加权多视角核K-means算法

在基于视角加权的多视角聚类中,每个视角的权重取值对聚类结果的精度都有着重要的影响。针对此问题,提出熵加权多视角核K-means(EWKKM) 算法,通过给每个视角分配一个合理的权值来降低噪声视角或无关视角对多视角聚类的影响,进而提高聚类的精度。EWKKM算法中,首先用核矩阵表示不同的视角,给每个视角分配一个权重;然后,利用信息熵计算出各个视角的熵权重;最后,按照定义的目标函数对各个视角的权重进行优化,使用核K-means进行多视角聚类。在UCI数据集及人工数据集进行实验,实验结果表明熵加权多视角核K-means算法能够为每个视角分配一个最优的权重值,聚类的精确度优于已有的聚类算法,具有更稳定的聚类结果。     

参数自适应的半监督复合核支持向量机图像分类

半监督复合核支持向量机在构造聚类核时,普遍存在复杂度高、不适于大规模图像分类的问题;且K均值(K-means)图像聚类的参数难以估计。针对上述问题,提出基于均值漂移(Mean-Shift)参数自适应的半监督复合核支持向量机图像分类方法。结合Mean-Shift对像素点进行聚类分析以避免K-means图像聚类的局限性;利用图像的结构特征自适应算法参数以避免算法的波动性;由Mean-Shift结果构造Mean Map聚类核以增强同一聚类中的样本属于同一类别的可能性,使复合核更好地指导支持向量机对图像分类。实验验证了改进的聚类算法和参数取值方法可以更好地获取图像的聚类信息,使算法对普通图像和加噪图像的分类正确率较对比的半监督算法一般情况下提高1~7个百分点,且对于较大规模图像也有一定适用性,能够更高效、更稳定地进行图像分类。