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基于图论理论的NJW谱聚类算法的核心思想是将数据点映射到特征空间后再利用K-means算法进行聚类,从而得到原始数据的聚类结果。NJW算法是K-means算法的推广,并且在任意形状的数据上都具有较好的聚类效果,从而有着广泛的应用。但是,类数C和高斯核函数中的尺度参数σ较大程度地影响着NJW的聚类性能;另外,K-means对随机初始值的敏感性也影响着NJW的聚类结果。为此,一种基于启发式确定类数的谱聚类算法(记为DP-NJW)被提出。该算法先根据数据的密度分布确定类中心点和类数,这些类中心点作为特征空间中K-means聚类的初始类中心,然后用NJW进行聚类。文中通过实验将DP-NJW算法和经典聚类算法在7个公共数据集上进行测试和对比,其中DP-NJW算法在5个数据集上的聚类精度高于NJW的平均聚类精度,在另2个数据集上二者持平。对比DPC算法,所提算法在5个数据集上也有不俗的聚类精度,而且DP-NJW的计算消耗较小,在较大的数据集aggregation上表现更为突出。实验结果表明,文中所提的DP-NJW算法更具优势。 相似文献
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基于粒子群优化的高斯核函数聚类算法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对视频帧数据在时间轴上的高斯分布特征,提出基于样本和高斯核相似性度量的聚类算法,采用度量方法考虑概率分布密度因素,同时利用改进的粒子群优化算法加速聚类过程。实验结果表明,与基于C均值聚类算法相比,该算法具有较强的全局搜索能力和聚类精度,在视频数据聚类分析中具有更高的效率和更佳的聚类效果。 相似文献
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应用核函数度量的紧致性和分离性,给出了一种新的聚类有效性指标KKW,由KKW指标得到最优聚类数并用于修正核函数模糊聚类算法(MKFCM),由于经过了修正核函数的映射,使原来没有显现的特征突显出来。用MKFCM对Wine和glass数据集进行聚类,每一类的聚类正确度大于90%;对于缺失数据的Wisconsin Breast Cancer 数据,错分率为4.72%。该聚类方法在性能上比经典聚类算法有所改进,具有更快的收敛速度以及较高的准确度。仿真实验的结果证实了修正核聚类方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对模糊C-均值算法聚类分析时的缺陷,采用能够较好地处理噪音和孤立点的可能性聚类算法,并将核学习方法的思想应用于可能性聚类算法中,提出一种基于核的可能性聚类算法。该方法利用Mercer核将观察空间的待分类样本点经过一个非线性映射后,映射到一个高维的核空间,突出不同类别样本之间的特征差异,使得原来线性不可分的样本点在核空间中变得更加线性可分,从而更好地聚类。经仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊C-均值以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。 相似文献
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Dat Tran等提出的模糊熵聚类算法FEC是模糊C均值聚类算法FCM的一种改进,FEC在FCM的基础上引入熵的概念,对隶属度值分布方面进行算法的优化,但FCM与FEC二者在非线性可分数据处理时表现并不理想。本文提出一种新的基于核的模糊熵聚类算法KFEC,结合模糊熵聚类算法和核聚类算法的优点来增强聚类效果。对比实验表明KFEC能够处理非线性可分的数据的聚类问题,在一定程度上提高了聚类的质量。 相似文献
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基于混合核函数的可能性C-均值聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的模糊C-均值算法对于非球形分布的数据聚类效果不理想且易受到噪声数据的影响,利用可能性C-均值算法具有良好的抗噪声性能,将混合核函数引入到该算法中,提出了一种基于混合核函数的可能性C-均值(HKPCM)聚类算法。该算法将原空间的待分类样本映射到一个高维的特征空间(核空间)中,使得样本变得线性可分,然后在核空间中进行聚类。实验结果证实了HKPCM算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对Isomap算法在处理一些有局部扭曲和不均匀采样的流形就难以得到好的结果的情况提出一种利用聚类算法和核函数来改进点之间距离的C-Isomap降维算法.实验中分别使用Swiss Roll和S-Curve两个数据集测试C-Isomap算法的性能.通过跟Isomap和S-Isomap算法的比较,C-Isomap算法取得了较好的效果. 相似文献
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针对K-means聚类算法容易陷入局部最优、不能处理边界对象及线性不可分的缺点,提出一种基于粒子群的粗糙核聚类算法。该算法通过Mercer核将输入样本空间中的样本映射到高维空间,使样本变得线性可分,并结合粗糙集的思想,通过动态改变上下近似集的权重因子对边界对象进行有效处理,同时采用reliefF方法对样本属性进行加权处理,以解决混合数据的聚类问题,最后利用粒子群算法防止算法陷入局部最优。仿真实验表明,相对于其他改进算法,该算法具有较高的正确率和较短的收敛时间,并进一步验证了该算法的鲁棒性和稳定性,具有一定的实用价值。 相似文献
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动态加权模糊核聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法.该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数据没有任何先验信息的情况下,不仅能够准确划分线性数据,而且能够做到非线性划分非团状数据.仿真和实际数据分类结果表明,数据中的噪声对分类结果影响较小,该算法具有很高的实用性. 相似文献
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动态权值混合C-均值模糊核聚类算法* 总被引:2,自引:1,他引:1
PCM算法存在聚类重叠的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与典型值把数据样本划分到不同的类中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对样本分布不均衡的聚类效果并不十分理想。针对此不足,可以通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,从而得到特征空间内的目标函数。理论分析和实验结果表明,相对于其他经典模糊聚类算法,新算法具有更好的健壮性和聚类效果。 相似文献
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提出了一种新的半监督核聚类算法——SKK-均值算法。算法利用一定数量的标记样本构成seed集,作为监督信息来初始化K-均值算法的聚类中心,引导聚类过程并约束数据划分;同时还采用了核方法把输入数据映射到高维特征空间,并用核函数来实现样本之间的距离计算。在UCI数据集上进行了数值实验,并与K-均值算法和核-K-均值算法进行了比较。 相似文献
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将模糊K-均值聚类算法与核函数相结合,采用基于核的模糊K-均值聚类算法来进行聚类。核函数隐含地定义了一个非线性变换,将数据非线性映射到高维特征空间来增加数据的可分性。该算法能够解决模糊K-均值聚类算法对于非凸形状数据不能正确聚类的问题。 相似文献