基于成对约束的非线性维数约减框架

半监督维数约简是指借助于辅助信息与大量无标记样本信息从高维数据空间找到一个最优低维判别空间,便于后续的分类或聚类操作,它被看作是理解基因序列、文本与人脸图像等高维数据的有效方法。提出一个基于成对约束的半监督维数约简一般框架（SSPC）。该方法首先通过使用成对约束和无标号样本的内在几何结构学习一个判别邻接矩阵;其次,新方法应用学到的投影将原来高维空间中的数据映射到低维空间中,以至于聚类内的样本之间距离变得更加紧凑,而不同聚类间的样本之间距离变得尽可能得远。所提出的算法不仅能找到一个最佳的线性判别子空间,还可以揭示流形数据的非线性结构。在一些真实数据集上的实验结果表明,新方法的性能优于当前主流基于成对约束的维数约简算法的性能。     

在高维数据上的近邻传播聚类降维研究北大核心CSCD

为了使近邻传播(AP)聚类在高维空间中获得更好的聚类效果,该文提出一种基于谱分析的近邻传播聚类方法(Affinity Propagation based on Spectrum analyze,AP-SA)。首先,通过采用谱分析技术将分布在高维非线性的数据点集映射到几乎线性的子空间上,映射过程实现高维数据降至低维。最后,通过AP聚类算法对映射在低维空间上的数据进行聚类,从而提高了AP算法在高维空间上的聚类性能。仿真实验结果表明,该方法相比于传统AP算法,在低维数据中无明显的优势,但随着实验的数据集的样本规模与维数的增加,在高维数据中的该方法降低了聚类时间的同时,也保证了较好的聚类效果。     

基于L-ISOMAP降维的快速模糊聚类算法

模糊C-均值聚类算法是非监督模式识别中广泛应用的算法之一。但是,FCM算法在迭代过程中需要大量的计算,尤其当特征向量维数较高时,使用聚类分堆训练,不仅效率低下,还有可能导致“维数灾难”。针对该问题,分析模糊C-均值聚类算法在高维特征分析过程中,聚类中心的求解问题是一个np-hard问题,为了提高模糊C-均值聚类算法在高维特征分析中的实时性与有效性,结合界标等距映射（L-ISOMAP）算法,提出了改进算法FCM-LI,先对样本初步分析,利用聚类结果及样本数据相关性,使用界标等距映射（L-ISOMAP）算法降维,在此基础上进一步分析,获得最终分析结果。通过实验证明,FCM-LI算法在高维数据分析过程中的有效性与实时性。     

基于核的可能性聚类算法

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。     

基于遗传算法的高维数据模糊聚类

提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面。利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近,使高维样本映射到二维平面。最后将得到的最优的二维样本利用模糊C-均值聚类（FCM）算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明利用该方法有较好的聚类效果,且比用FCM算法直接聚类收敛速度快。     

一种基于低维足底压力特征的静态步态聚类算法

为了探究足底压力特征在身份识别中的应用,提出了一种静态步态聚类算法.该算法首先从压力测试板提取的静态数据中提取当前常用的足底压力特征,包含全局及局部特征,形成特征向量来表征样本对象;接着利用非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)获取样本在变换特征空间中的映射及低维表示;最后结合模糊C-均值算法(fuzzy C-means algorithm,FCM)对降维后的样本对象进行聚类识别.实验结果显示该算法的聚类正确率达到90％左右;同时与其他算法对比,该算法在精度上具有较大的优势.经过实验验证与对比分析,该算法将样本数据压缩到极低维特征空间时,仍有效保留了样本类别信息,进而得出结论,该算法提取出的足底压力特征是有效的、可行的.     

基于二分K-均值的SVM决策树自适应分类方法

分析和研究了自适应降维算法在高维数据挖掘中的应用。针对已有数据挖掘算法因维灾难导致的在处理高维数据时准确率和聚类质量都较低的情况,将二分K-均值聚类和SVM决策树算法结合在一起,提出了一种适用于高维数据聚类的自适应方法 BKM-SVMDT。该算法能保证二分K-均值聚类是在低维数据空间中进行,其结果再反过来帮助SVM在高维空间中的执行,这样反复执行以取得较好的分类精度和效率。标准数据集的实验结果证明了该方法的有效性。     

基于局部线性嵌入的最大散度矩阵算法

提出一种基于局部线性嵌入的最大散度矩阵算法——FSLLE。引入线性映射解决局部线性嵌入算法的样本外学习问题,通过自适应动态地确定局部线性空间邻域参数,最大化地融合样本数据的类别信息和局部结构信息矩阵,以获取髙维数据的最佳分类低维子空间。在JAFFE人脸表情库对该算法进行测试,结果表明,FSLLE算法能根据流形结构动态地确定局部邻域的大小,具有较好的表情识别率。     

核零空间线性鉴别分析及其在人脸识别中的应用

零空间线性鉴别分析NLDA充分利用样本总类内离散度矩阵的零空间信息,能有效克服线性鉴别分析LDA的小样本问题.核方法通过非线性映射,将输入空间样本映射到高维特征空间,再在高维特征空间利用线性特征提取算法.因此,核方法属于非线性特征提取算法.文中结合LDA、NLDA和核方法的优点,引入了核零空间线性鉴别分析KNLDA,导出了KNLDA算法.该算法通过引入核函数,得到低维矩阵,有效避免了直接计算复杂的非线性映射函数,解决了高维类内离散度矩阵的维数灾难问题.同时,将KNLDA算法应用于人脸识别.基于ORL人脸数据库以及ORL与Yale混合人脸数据库的实验结果表明了KNLDA算法的有效性.     

基于分治法的高维大数据集模糊聚类算法

将高维的大数据集随机分成若干个子集，对每个子集聚类采用一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。该方法引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度，并将高维样本随机初始化到二维平面，利用遗传算法迭代优化二维样本的坐标值，实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近。将得到的最优的二维样本用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类，克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明，该算法有较好的聚类效果，且极大地提高了聚类的速度。     

ISOMAP在中文文本聚类分析中的应用

文本聚类中,文本特征向量的高维性使得对样本统计特征的评估十分困难,所以有必要进行有效的维数约简。ISOMAP是一类新近出现的非线性维数约简方法,可以有效地对文本特征空间进行降维处理,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,将高维的文本特征数据映射到2～3维的低维可视化空间上,达到数据降维目的,实现文本数据特征可视化,并在一定程度上解决聚类数问题。最后通过实例,验证了方法的可行性。     

基于聚类分析的模糊分类系统构造方法

提出一种新的利用样本数据构造模糊分类系统的方法.首先对每一类样本进行聚类分析,提出一种自适应确定各类别聚类数目的迭代算法,从而实现对特征空间的划分.然后对每个特征子空间产生一条模糊规则,将所有的规则组合在一起形成初始模糊分类系统,并对该系统进行结构简化和参数优化,在系统结构尽可能简单的前提下,进一步提高系统的分类性能.最后利用该方法对二维特征空间的两类样本和Iris数据样本进行分类.仿真结果表明,该方法能利用较少的模糊分类规则达到较高的识别率.     

雷达目标一维像识别中的自适应特征子空间法

针对雷达目标一维距离像识别中常规特征子空间法的缺点，提出了一种自适应特征子空间法。该子空间既能自适应子空间维数的变化，又能自适应目标类别数的变化。同时，与常规特征子空间相比，建立自适应特征子空间的运算量大为减少。对三类和四类目标的仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于混合核函数的可能性C-均值聚类算法

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。     

基于核聚类的机动多目标数据关联问题研究

针对新型作战样式条件下空中多机动目标密集回波的数据关联问题,采用核学习方法和K-均值聚类相结合的算法,即基于核的K-均值聚类来解决此问题.该方法的主要思想是,将原空间中的样本通过一个非线性映射,映射到高维的核空间中,以突出各类样本之间的特征差异,然后在核空间中进行K-均值聚类.仿真结果表明,该方法有效提高了密集回波环境下系统跟踪机动多目标的关联精度和可靠性.     

基于免疫谱聚类的图像分割

提出了一种基于免疫谱聚类的图像分割方法.利用谱聚类的维数缩减特性获得数据在映射空间的分布,在此基础上构造一种新的免疫克隆聚类,用于在映射空间中对样本进行聚类.该方法通过谱映射为后续的免疫克隆聚类提供低维而紧致的输入.而免疫克隆聚类算法具有快速收敛到全局最优并且对初始化不敏感的特性,从而可以获得良好的聚类结果.在将其用于图像分割时,采用了Nystr?m逼近策略来降低算法复杂度.合成纹理图像和SAR图像的分割结果验证了免疫谱聚类算法用于图像分割的有效性.     

基于监督等距映射高光谱遥感影像降维

在面向分类的高光谱遥感数据降维过程中,考虑到高光谱遥感数据内在的非线性结构和传统流形学习非监督的特点,提出一种新的监督等距映射方法(S-Isomap)。方法基于类间距离大于类内距离的思想,首先利用KMEANS算法对原始数据进行聚类得到样本的初始类别标签,采用新距离搜寻数据点的K近邻,进而实施等距映射降维。实验证明了该方法优于传统Isomap。     

DIMENSION REDUCTION OF HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING IMAGERY BASED ON SUPERVISED ISOMETRIC MAPPING

在面向分类的高光谱遥感数据降维过程中,考虑到高光谱遥感数据内在的非线性结构和传统流形学习非监督的特点,提出一种新的监督等距映射方法(S-Isomap).方法基于类间距离大于类内距离的思想,首先利用KMEANS算法对原始数据进行聚类得到样本的初始类别标签,采用新距离搜寻数据点的K近邻,进而实施等距映射降维.实验证明了该方法优于传统Isomap.     

基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类

为了解决高光谱遥感影像的特征融合问题,针对高光谱数据的维数高、信息量繁杂冗余、非线性而且数据量庞大特点,利用图谱理论非负稀疏保持嵌入的降维方法,提出基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类进行样本的标记算法,有效地利用空间信息和原有光谱信息,提高分类的精度.该算法在引入非负稀疏表示的同时,利用样本的光谱与空间相关信息构建Laplacian图,嵌入投影到低维的子空间,然后再用经典的K均值聚类算法进行分类.算法能够有效保持样本的几何稀疏结构,而且光谱空间信息的结合使得图像的边界像素点得到了更好的分类.     

基于人工鱼群算法的动态模糊聚类

针对传统的模糊C-均值(FCM)聚类算法的聚类有效性对空间样本分布的依赖性等缺点,提出了一种新的基于人工鱼群算法的动态模糊聚类。通过引入模糊等价矩阵来表示高维样本之间的相似程度,并将高维样本映射到二维平面。然后利用人工鱼群算法不断优化二维样本的坐标值,使样本之间的欧氏距离向样本间的模糊等价矩阵趋近,最终实现模糊聚类。该方法克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖性并同时提高了效率。仿真实验结果证明了该算法是有效的,具有聚类速度快、精度高等特点。