基于聚类粒度的模糊支持向量机

为了提高模糊支持向量机在大规模数据集上的训练效率,提出了一种基于聚类粒度的模糊支持向量机算法.首先在每类训练样本上执行无监督聚类算法,产生聚类颗粒.在综合考虑了聚类中心、半径和聚类中的样本数目等聚类信息基础上,找到每个聚类内部的边缘点和交叉点集合,去除对分类贡献很小的聚类内部点,最终形成了新的用于模糊支持向量机训练的样本集合.随后的试验结果表明,由聚类颗粒生成的约简样本集合,很好的表示了原有样本的分布,不仅提高了训练效率,同时保持了较好的分类效果.     

基于核K-均值聚类和支持向量机结合的说话人识别方法

提出了基于核K-均值聚类方法与支持向量机结合的说话人识别方法,为每两个人建立一个支持向量机,对支持向量机输入的语音信号先进行核K-均值聚类,并选取有效样本作为支持向量机的输入,本文提出的聚类方法能够去更好的聚类并约简数据,提高了识别率.实验比较了在用支持向量机作为分类器的情况下,该核聚类与传统聚类方法的训练速度和识别性能,验证了本文提出方法的有效性.     

一种稀疏流形低秩表示的子空间聚类方法

针对基于非负低秩稀疏表示的子空间聚类方法不能准确描述数据集结构的问题，提出了一种稀疏流形低秩表示的子空间聚类方法。该方法使用双曲正切函数代替核范数来估计秩函数，并利用加权稀疏正则项使表示系数矩阵稀疏，同时引入稀疏流形正则项来刻画数据集的内在流形结构信息。首先通过带有自适应惩罚的线性交替方向法求解子空间表示模型。然后利用获得的表示系数矩阵构造相似度矩阵，结合使用谱聚类方法得到数据集的聚类结果，最后采用基于局部和全局一致性的半监督分类方法获得数据集的分类结果。在Extended Yale B数据库、CMU PIE数据库、ORL数据库、COIL 20数据库和MNIST数据库上的实验结果表明，本方法可以提高子空间聚类和半监督学习的准确率。     

基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述方法

为使支持向量数据描述(SVDD)能应用于无监督多分类情况,提出了一种基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述(AIKCSVDD)方法。AIKCSVDD将人工免疫核聚类产生的记忆抗体作为目标数据点,使用SVDD方法进行多类学习。在AIKCSVDD中,一方面实现了用核聚类方法解决各类数据边界不清晰的长处与免疫网络聚类方法全局收敛、不需要先验知识的优点的有机结合;另一方面,由于用记忆抗体代替原始数据进行学习,从而更好展现了原始数据的全局分布特征。与基于K-means聚类multi-SVDD方法相比,AIKCSVDD不需要事先指定分类数;在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,在为multi-SVDD指定分类数的情况下,AIKCSVDD仍比multi-SVDD具有更好的分类性能。     

基于蚁群聚类算法的SVM半监督式训练方法

传统支持向量机在处理包含大量未知类别样本的训练集时性能较差。针对这一不足,在少量已知类别样本和大量未知类别样本构成的训练集上,提出一种基于蚁群聚类算法的支持向量机半监督式学习方法。该方法应用蚁群聚类算法进行聚类分析,实现了同类样本的自组织聚类;通过一个递归的类别判定算法,回收样本类别;同时,提取各类簇之间靠得相对较近的边界样本组成精简训练集,以缩减训练集规模加快学习速度。实验表明,该算法能够自适应样本类别分布,有较高的分类精度和泛化能力。     

一种基于聚类的快速局部支持向量机算法

为进一步改善局部支持向量机的分类效率和分类精度,提出一种改进的局部支持向量机算法。该算法对每类训练样本分别进行聚类,使用聚类生成的样本中心点集代替样本,使用改进的k最近邻算法选取测试样本的k个近邻。分别在UCI数据集和自建树皮图像数据集上对本研究算法的有效性进行测试。实验结果表明,本研究提出的算法在分类精度和效率上具有一定的优势。     

一种改进的基于密度聚类的支持向量机

运用OPTICS算法能发现任意形状的聚类,且对输入参数不敏感的优势,提出一种基于OPTICS密度聚类的支持向量机算法,通过对原始数据进行预处理,利用可达图得到约简样本代替原始训练样本用支持向量机进行训练,降低了SVM训练所需的时间及空间复杂度.实验表明,该方法在保持分类精度的同时,大大缩短了训练时间,提高了分类效率.     

核聚类集成失衡数据SVM算法

针对传统SVM算法在失衡数据集下的分类性能不理想的问题,提出一种基于核聚类集成SVM算法.该算法首先在核空间中对多数类样本集进行聚类,然后随机选择出具有代表意义的聚类信息点,实现在减少多数类样本数的同时将分类界面向多数类样本方向偏移.并利用AdaBoost集成手段对基于核聚类的欠取样SVM算法进行集成,最终提高SVM算法在失衡数据下的泛化性能.将提出的算法同其他失衡数据预处理集成方法进行比较,实验结果表明该算法能够有效提高SVM算法在失衡数据中少数类的分类性能,且总体分类性能及运行效率都有明显提高.     

一种基于聚类思想的SVM多类分类方法

针对传统的基于决策树的支持向量机多类分类算法运算过程复杂、分类效率低的缺点,提出一种新的基于聚类思想的支持向量机分类方法.空间距离和聚类思想的引入,有效的提高了算法的分类效率.仿真试验表明,该方法在保持算法良好推广性的同时降低了算法的复杂度,从而提高了分类效率和分类速度.     

改进的模糊核聚类算法

将核学习方法的思想和改进的选择C-均值聚类算法相结合,提出了一种改进的模糊核聚类算法,使其能对非超球体、含有噪音和离群点及样本不均衡的数据进行有效的聚类.通过引入高斯核函数,原样本的特征被非线性变换到高维核空间,提高了聚类性能.实验结果表明,该改进算法具有有效性.