基于属性—关系综合相似度的聚类算法*

为弥补属性空间聚类方法只关注对象属性信息以及结构聚类方法只关注对象间关系信息的不足,提出一种基于属性-关系综合相似度的聚类算法.在构建基于属性距离的有权网络后,算法给出对象间综合相似度以及类间综合相似度的计算方法,并设计相应策略自底向上实现聚类.与属性空间聚类和结构聚类方法相比,该算法由于兼顾了属性和关系信息而具有更高...     

对象类视图中蕴涵的依赖关系

本文研究关系模型中对象类视图关系模式的数据依赖问题。关系数据库中用一组表存放一个对象类的数据,并用视频实现对象类。本文分析该视图的列之间存在的函数依赖和多值依赖,并证明了类的所有单值和多值属性组成对象标识的多值依赖基。     

面向混合属性的高效聚类算法研究

将夹角余弦的概念推广到混合属性的数据,提出了一种基于相似度的聚类方法CABMS,同时给出了一种计算聚类阈值的简单有效的策略。有关CABMS数据库的大小,属性个数具有近似线性时间复杂度,使得聚类方法CABMS具有好的扩展性。实验结果表明,CABMS可产生高质量的聚类结果。     

一种基于属性加权的快速聚类算法

传统的聚类算法通常将样本间的距离作为相似度的划分标准,因此距离计算方式的选择对于聚类的结果至关重要.但是传统的距离计算方法忽略了不同数据属性特征对聚类的影响.为了解决此问题,论文结合K-means提出了一种基于属性加权的快速K-means算法FAWK.首先,定义了一个反映属性特征差异的离散度函数对属性特征进行加权;其次...     

混合属性对象的类别关系修正的模糊聚类方法

针对模糊聚类分析在处理混合条件属性数据时存在的不足,提出一种基于类别关系修正的集成方法。首先对分类条件属性特征参数采用熵表示类别隶属度,数值条件属性特征参数采用欧氏距离结合熵表示相似性;然后定义数据的混合类别模糊度及具体单个类别的模糊可信度,并由两者数值共同生成类别修正的线性、指数及对数变化的三种关系;最终通过类别关系修正值来衡量数据对象的类别模糊度。与多种已有的聚类集成方法对比实验表明,该方法具有优良的聚类性能。     

基于初始聚类中心选取的改进FCM聚类算法

针对模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法聚类效果往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小的问题,提出了一种改进的模糊C均值聚类算法.算法给出了一种简洁快速的初始聚类中心的选取规则,并根据聚类中心的分离特性改进了目标函数,从而使获得的聚类结果为全局最优.仿真结果证明新算法与传统FCM方法相比,迭代次数少,准确率高,同时也更加适用于样本数据分类不均衡的聚类问题.     

可处理混合属性的任意形状聚类

聚类是数据挖掘中一个非常活跃的研究分支,任意形状的聚类则是一个有待研究的开放问题。提出一种包含分类属性取值频率信息的类间差异性度量和一种对象与类的相似度定义,在此基础上提出一种能处理任意形状的聚类算法,可处理混合属性数据集。在人造数据集和真实数据集上检验了提出的算法,并与相关算法进行了对比,实验结果表明,提出的算法是有效可行的。     

犹豫模糊数据对象集的谱聚类算法

目前适用于犹豫模糊数据对象集的聚类算法研究仍然非常有限,现有的犹豫模糊数据对象集层次聚类算法受异常点影响较大且容易聚成链状.针对上述问题,本文首先提出了一种可扩展的犹豫模糊集的加权相似度计算方法,该方法不仅可以利用不同的函数计算相似度,而且可以根据实际问题构造最优的相似度函数.基于该加权相似度计算方法,结合经典的谱聚类算法提出了犹豫模糊数据对象集的谱聚类算法(SCHF).针对目前国内外还没有可用于犹豫模糊数据对象集聚类的标准数据集的现实情况,本文提出了一种确定性数据的犹豫模糊方法并在仿真实验中应用.仿真实验不仅验证了SCHF算法的有效性,而且表明SCHF算法比两种已知算法有更好的聚类效果.     

基于自然最近邻相似图的谱聚类

传统谱聚类算法经常在处理一些结构复杂的数据集时效果不太理想,并且其相似度矩阵构造时参数的选取往往需要依靠多次实验及个人经验。在这种情况下,提出一种基于自然最近邻相似图的谱聚类（NSG-SC）算法。自然最近邻是一种新颖的最近邻概念,可以有效地避免K最近邻以及ε-最近邻方法需要人为设置参数的缺点。该算法构造相似度矩阵时依靠数据集自身的特性进行搜索,避免了参数选取不当以及离散点所带来的影响,更加真实地反映了数据集的结构关系。实验结果表明,提出的NSG-SC算法具有可行性和有效性。     

基于K-Means聚类算法的HDMA数据挖掘方法

为了提高高维混合属性数据挖掘效果,提出基于K-Means聚类算法的高维混合属性数据挖掘方法.通过分析数值型数据和分类型数据相似度,获取高维混合属性数据度量标准,将簇中心点设为簇里点的平均数值或质心,引入最大距离自动生成k值策略与坐标转换策略,优化聚类结果;依据欧几里得距离聚类剩余数据,根据最大间距对应的数据中心点坐标与...     

基于属性—链接的聚类算法综述

首先总结了链接挖掘中基于属性—链接聚类算法的研究现状;然后把它大体分为三类,对每一类中具有代表性的算法进行了详细介绍、分析和评价;最后指出了该领域进一步的研究方向。     

基于TimeRBM和项目属性聚类的混合协同过滤算法

将受限波尔茨曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM）用于协同过滤中的评分预测受到了不少学者的关注,但已有的方法一方面忽略了用户兴趣随时间变化的问题,另一方面只考虑了用户评分数据,而用户评分数据往往存在严重稀疏性问题,使得推荐性能较差。因此,本文首先提出了一种融合时间信息的基于项目的RBM模型：TimeRBM模型,通过在RBM模型中加入时间信息偏置项来进行改进模型;其次本文提出利用项目本身的属性进行聚类的方法进行评分预测;最后将TimeRBM模型得到的评分结果和项目属性聚类的评分结果进行加权融合得到一种评分预测的混合算法。在Movilens-100k数据集上进行实验,实验结果表明这种混合的算法有助于提高推荐系统的预测精度。     

一种有效的高属性维稀疏数据聚类算法

聚类分析是数据挖掘最常见的技术之一,数据的规模、维数和稀疏性都是制约聚类分析的不同方面.本文提出一种有效的高属性维稀疏数据聚类方法.给出稀疏相似度、等价关系的相似度、广义的等价关系的定义.基于对象间的稀疏相似度和等价关系原理形成初始等价类,通过等价关系的相似度修正初始等价关系,使得最终聚类结果更合理.该算法聚类过程不依赖于输入样本的排列顺序,高维稀疏数据的有效压缩提高算法在维数较高时的执行效率,适合于高维稀疏数据的聚类分析.     

属性——统计混合聚类算法研究

对属性———统计混合聚类算法进行研究。在属性均值聚类算法和Woodbury算法的基础上,对目标泛函进行改进,提出属性———统计混合聚类算法。文章证明了属性均值聚类算法和模糊C均值聚类算法(FCM)分别是属性-统计混合聚类算法的一个特例。     

基于局部密度估计和近邻关系传播的谱聚类

对密度分布不均匀的数据采用近邻传播的谱聚类,存在误将不同类的样本传入同一高相似度的子集中的情况,因而得不到真实的相似度矩阵和准确的聚类结果.针对这一问题,提出一种基于局部密度估计和近邻关系传播的谱聚类(LDENP-SC)算法.该算法首先对样本进行密度估计并升维,然后对新数据采用传播算法更新相似度矩阵并谱聚类.在计算密度时提出一种简易的局部密度计算方法,该方法既能反应样本的密度又能减少运算时间;在更新相似度矩阵时基于传播算法提出一种更新子集间样本相似性的方法,使更新后样本的相似度更接近实际.实验结果表明,LDENP-SC算法能够得出取得理想的相似度矩阵和准确的聚类结果,具有较好的泛化能力,且对一定范围内的参数σ表现出鲁棒性.     

基于聚类的属性约简方法

针对现有的属性约简方法在约简的过程中与用户交互过程太少的问题,提出了属性距离的定义及其基于聚类的约简方法。首先给出了属性依赖度和相对依赖度的定义,然后根据用户给定参数和由属性相对依赖度计算出的属性距离对属性进行聚类,将区分能力相似的属性聚集到同一个类中,最后从每个类中选取出属性组成约简属性集。实验结果表明：该方法比以往的属性约简方法有更好的交互性能,能通过用户的参数,约简出接近用户需求的属性集。     

基于平均互信息的混合条件属性聚类算法

混合条件属性参数间的距离值存在较大的差异,导致仅聚合距离数量级较大、较规律的数值条件属性对象,而忽视数量级较小、混沌,但类别特征更加明显的分类条件属性对象。提出了一种基于平均互信息的聚类算法。通过熵量化参数类别特性的大小,再根据熵的平均互信息计算方法衡量数据对象间类别的相同、相异特征量,统一数值和分类条件属性参数间距离的数量级,最后通过优化迭代自适应过程得到最终聚类结果。实验结果表明,该算法具有良好的聚类质量和自适应性。     

基于维度属性距离的混合属性近邻传播聚类算法

针对近邻传播聚类算法不能处理混合属性数据集的问题,提出了一种新的距离度量测度,并将其应用到近邻传播聚类算法中,提出了一种基于维度属性距离的混合属性近邻传播聚类算法。与传统聚类算法不同的是,该算法不需要计算虚拟的中心点,同时考虑了数据集整体分布对聚类结果的影响。将算法在UCI数据库的2个混合属性数据集上进行验证,同时对比了经典的K-Prototypes算法以及K-Modes算法。实验结果表明,改进后的算法具有更好的聚类质量以及执行效率,算法的优越性得到了验证。     

信息系统中属性依赖关系的算法研究

本文介绍了信息系统理论的基本概念，以及信息系统中的求等价划分^-a、^ˇ?AS和属性依赖关系的算法，分析了这些算法的时间复杂性，对算法的作用及在数据仓库设计中的应用也作了相应阐述。