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自适应仿射传播聚类 总被引:42,自引:4,他引:42
适合处理大类数的仿射传播聚类有两个尚未解决的问题: 一是很难确定偏向参数取何值能够使算法产生最优的聚类结果; 另一个是当震荡发生后算法不能自动消除震荡并收敛. 为了解决这两个问题, 提出了自适应仿射传播聚类方法, 具体技术包括: 自适应扫描偏向参数空间来搜索聚类个数空间以寻找最优聚类结果、自适应调整阻尼因子来消除震荡以及当调整阻尼因子方法失效时的自适应逃离震荡技术. 与原算法相比, 自适应仿射传播聚类方法性能更优, 能够自动消除震荡和寻找最优聚类结果. 对模拟和真实数据集的实验结果表明, 自适应仿射传播聚类方法十分有效, 其聚类质量优于或不低于原算法. 相似文献
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仿射传播聚类有与FCM、K-均值聚类方法等效的聚类功能、并且不需要事先确定初始聚类中心.但它也有一个缺陷就是有时在聚类过程中聚类的数目会出现摇摆,最终影响聚类结果.针对此提出了动态调整阻尼系数以消除摇摆及当调整方法失效时自动跳出摇摆等技术,成功改进了仿射传播聚类算法.并把改进后的仿射传播聚类应用于自适应文本模糊聚类中,取得了较好的聚类效果. 相似文献
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基于仿射传播聚类的自适应关键帧提取 总被引:3,自引:0,他引:3
关键帧提取技术,是基于内容的视频检索的一个重要组成部分。为了能从不同类型的视频里有效地提取关键帧,提出了基于仿射传播聚类的自适应关键帧提取算法。首先通过图像的颜色特征获取视频镜头的相似性矩阵,然后通过仿射传播聚类自适应地提取视频关键帧。该算法从视频的本身信息分布出发,自适应地搜索出视频最优关键帧,且运算速度快。实验表明,该算法能有效地提取出视频最优关键帧,且算法快速稳健。 相似文献
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关键帧提取是基于内容的视频摘要生成中的一个重要技术.首次引入仿射传播聚类方法来提取视频关键帧.该方法结合两个连续图像帧的颜色直方图交,通过消息传递,实现数据点的自动聚类.并与k means和SVC(support vector clustering)算法的关键帧提取方法进行了比较.实验结果表明,AP(Affinity Propagation)聚类的关键帧提取速度快,准确性高,生成的视频摘要具有良好的压缩率和内容涵盖率. 相似文献
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仿射传播聚类是一种快速有效的聚类方法。但对高维数据进行聚类时,由于数据信息的重叠,聚类结果往往会有较大误差。针对这个问题,提出了把主元分析(PCA)和仿射传播(AP)聚类相结合的PCA-AP算法,在保留原变量绝大部分信息的情况下对数据进行降维处理,然后在低维空间中用仿射传播聚类的方法进行聚类。由于剔除了冗余信息,算法得到的分类结果更加准确。实验结果表明该算法是有效的。 相似文献
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自适应仿射传播聚类作为一种新兴的聚类算法,不需要指定初始类心以及类数,对解决聚类中类数不确定性问题非常有效.然而,自适应仿射传播聚类存在时间消耗过大的问题,当样本数量较大时运行速度缓慢.为了提高自适应仿射传播聚类的运行速度,基于NVIDIA公司的统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)和Matlab并行工具箱,提出了一种自适应仿射传播聚类的并行化方法.实验结果表明,基于GPU并行化的自适应仿射传播聚类在运行速度上有了明显提高,与该算法的串行执行方式相比,运行速度提升2倍以上,并且随着样本数量的增长,加速性能越来越好. 相似文献
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基于仿射传播聚类和高斯过程的多模型建模方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对单模型建模存在泛化能力差的问题,提出一种基于仿射传播聚类和高斯过程的多模型建模方法。该方法定义了一种新的相似度使仿射传播聚类算法把样本数据按照不同的工作点进行聚类,获得的子聚类样本数据再分别使用高斯过程建立相应的子模型,用"切换开关"方式组合作为最终模型的输出。将该建模方法应用到某双酚A反应釜出口丙酮含量的软测量建模中,仿真结果表明该方法具有较高的估计精度和一定的实用价值。 相似文献
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基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对目前数据流离群点不能很好地被处理、数据流聚类效率较低以及对数据流的动态变化不能实时检测等问题,提出一种基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法(I-APDenStream)。此算法使用传统的两阶段处理模型,即在线与离线聚类两部分。不仅引进了能够体现数据流动态变化的微簇衰减密度以及在线动态维护微簇的删减机制,而且在对模型采用扩展的加权近邻传播(WAP)聚类进行模型重建时,还引进了异常点检测删除机制。通过在两种类型数据集上的实验结果表明,所提算法的聚类准确率基本能保持在95%以上,其纯度对比实验等其他相关测试都有较好结果,能够高实效、高质量、高效率地处理数据流数据聚类。 相似文献
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针对高校实际数据质量检测过程中数据集存在缺失值以及发现的函数依赖个数较少且不准确的问题,提出了一种结合近邻传播(AP)聚类算法和TANE算法的高校函数依赖发现方法(APTANE)。首先,对数据集中的中文字段进行列剖析,将中文字段值用对应的数值来表示;其次,使用AP聚类算法对数据集中的缺失值进行填补;最后,使用TANE算法从处理好的数据集中自动发现出满足非平凡、最小要求的函数依赖。实验结果表明,在使用AP聚类算法对真实的高校数据集进行修复之后,相比于直接使用函数依赖自动发现算法,发现的函数依赖个数增加到了80个,经过缺失值填补后所发现的函数依赖在表示字段间关联关系时也更加准确,减少了领域专家的工作量,提升了高校数据所拥有数据的质量。 相似文献
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基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有近邻传播聚类图像分割方法分割精度低的问题,提出一种基于模糊连接度的邻近传播聚类(FCAP)图像分割算法。针对传统模糊连接度算法不能得出任意点对间模糊连接度的不足,结合最大生成树提出了全模糊连接度算法。FCAP算法先使用Normalized Cut超像素技术进行超像素分割,这些超像素可以看作数据点以及它们之间的模糊连接度;然后使用所提出的全模糊连接度算法计算超像素间的模糊连接度,根据模糊连接度和空间信息计算超像素的相似度;最后使用近邻传播(AP)聚类算法完成分割。实验结果表明,FCAP算法明显优于超像素处理后直接使用AP聚类算法进行分割的方法,并且优于无监督图像分割方法。 相似文献
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部分信道状态信息下簇规模均匀的基站群快速分簇方案 总被引:1,自引:0,他引:1
在获取的信道状态信息(CSI)失真且信道快变的情况下,现有分簇方案需要获取全部基站的CSI且不能快速得到簇结构。针对以上问题,提出了一种基于近邻传播(AP)聚类思想的基站群快速分簇方案。该方案只需获取近邻基站间(部分)的CSI,通过近邻基站间协同的平均信干比(SIR)增益来构成稀疏化的相似度矩阵;然后,在近邻基站间进行协同信息的交互、更新,快速生成多个协同簇;最后,以簇合并带来的平均信干比增益大小为依据合并较小规模的簇,从而达到簇规模均匀的目的。仿真结果表明,与完全CSI下的现有分簇方案相比,所提方案不但收敛速度快,而且簇规模较均匀。 相似文献
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针对有效利用图像底层视觉特征和图像语义特征进行图像标注,提出一种改进的AP(Affinity Propagation)聚类标注模型。首先采用半监督距离测度学习算法,融合图像语义信息,训练得到新的距离测度。然后使用新的距离测度对每一类图像进行AP聚类,生成各类图像的聚类中心,计算待标注图像到各类图像聚类中心的平均距离,确定待标注图像类别。最后计算待标注图像到类内各个聚类中心的距离,确定待标注图像类内类别,统计该类别下图像的标注词,作为待标注图像的标注词。在Corel5K和NUS-WIDE数据集上进行了实验,经验证,该方法有效提高了标注精度。 相似文献