采用特征相关性差异优化距离的改进k近邻算法

为有效地解决k近邻算法训练样本规模及分类精度间的矛盾,提出了一种采用特征相关性差异优化距离的改进算法(FCDKNN).该算法将特征熵值与其分布概率的乘积作为特征相关性的概念,在此基础上定义围绕特征相关性差异的样本距离测度,明确特征在类别上的重要性及相关性,在小样本情况下提取针对分类的大量有效信息,以增强算法的全局优化能...     

迁移近邻传播聚类算法

在目标域可利用数据匮乏的场景下,传统聚类算法的性能往往会下降.在该场景下,通过抽取源域中的有用知识用于指导目标域学习以得到更为合适的类别信息和聚类性能,是一种有效的学习策略.借此提出一种基于近邻传播的迁移聚类（transfer affinity propagation,简称TAP）算法,在源域和目标域数据分布相似的情况下,通过引入迁移学习机制来改善近邻传播聚类（affinity propagation,简称AP）算法在数据匮乏场景下的聚类性能.为保证迁移的有效性,TAP在综合考虑源域和目标域的统计特性及几何特征的基础上改进AP算法中的消息传递机制使其具备迁移能力,从而达到辅助目标域学习的目的.此外,通过TAP对应的因子图,亦可说明TAP可以以类似AP的消息传递机制,在目标域数据匮乏的情况下进行高效的知识迁移,为最终所获得的聚类结果提供了保证.在模拟数据集和真实数据集上的仿真实验结果显示,所提出的算法较之经典AP算法在处理非充分数据聚类任务时具有更佳的性能.     

用户属性加权活跃近邻的协同过滤算法*

针对现有的基于kNN近邻协同过滤技术,在选择最近邻居时过于依赖评分相似度的问题,提出了一种用户属性加权活跃近邻的协同过滤算法。首先,通过引入用户特征属性并融合最小权重相似度,根据所得的最终相似度生成目标用户的kNN近邻集。然后,从对目标项目已有反馈信息的用户中生成目标项目的活跃用户子群体,并筛选出kNN近邻集中的活跃用户子群体作为目标用户的活跃近邻集,最终产生评分预测。在公开数据集上的实验结果表明,该算法能有效的提高推荐算法的推荐准确度,具有更好的稳定性。     

快速搜索与发现密度峰值聚类算法的优化研究

CFSFDP是基于密度的新聚类算法,可聚类非球形数据集,具有聚类速度快实现简单等优点。CFSFDP需人工尝试确定密度阈值dc且对一个类中存在多密度峰值的数据无法进行准确聚类,为解决该缺点,本文提出基于近邻距离曲线和类合并优化CFSFDP（简称 NM-CFSFDP）的聚类算法。首先,算法用近邻距离曲线变化情况自动确定密度阈值dc;然后,用本文提出自动确定dc的CFSFDP对数据聚类;最后用本文计算dc值的方法指导类的合并,引入内聚程度衡量参数解决了类合并后不能撤销的难题,从而实现对多密度峰值数据的正确聚类。通过实验对比,NM-CFSFDP算法确实比CFSFDP算法具有更加精确的聚类效果。     

基于近邻传播的文本数据流聚类算法研究

随着大数据时代的到来,网络上产生了大量非结构化文本数据流,这些文本数据流具有动态、高维、稀疏等特征。针对这些特点,首先将传统的AP算法及流式文本数据特征相结合,然后提出文本数据流聚类算法——OAP-s算法。该算法通过在AP算法上引入衰减因子,对聚类中心结果进行衰减,同时将当前时间窗口的聚类中心带入到下一时间窗口中进行聚类。针对OAP-s算法的不足,又提出了OWAP-s算法。该算法在OAP-s算法模型的基础上定义了加权相似度,并通过引入吸引度因子,使得历史聚类中心更具吸引性,得到更精确的聚类结果。同时,两种算法均采用滑动时间窗口模式,使算法既能体现数据流的时态特征,又能反映数据流的分布特征。实验结果表明,两种算法在聚类精确度、稳定性方面均高于OSKM算法,而且具有较好的伸缩性和可扩展性。     

有监督的无参数核局部保持投影及人脸识别

针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locality Preserving Projection,PSKLPP)算法并给出了其推导过程。该算法通过将欧氏距离改为对离群数据更为鲁棒的余弦距离,构造无参数近邻图,利用核方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,运用局部保持投影算法得到一线性映射,有效避免了在计算相似矩阵过程中面临的复杂参数选择问题。在ORL和Yale人脸库上的仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于改进的自适应局部保持投影算法的人脸识别

局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构造近邻图的过程中,LPP会遇到两个参数K和σ的选择问题。近邻图的构建对算法的识别效果起着重要的作用,因而这两个参数的选择会在很大程度上影响LPP的识别率。为了避免参数的选择对识别率造成影响,提出了一种基于改进的自适应局部保持投影的人脸识别算法。首先,构造无参数的近邻图,其能够自适应地选取样本的近邻点并确定其相应的边权。其次,由于在计算过程中出现了矩阵维数过高的问题,因此采用QR分解进行降维处理。最后,利用共轭正交化使得投影轴具有统计不相关性,以降低特征矢量间的统计相关性,提高识别率。在ORL人脸库和YALE人脸库上进行了实验,结果表明改进的算法在识别率方面整体上好于LPP算法、DLPP算法、LMMC算法。     

一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法

以近邻反射传播 (Affinity propagation, AP) 聚类算法为基础, 提出了一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法 (Semi-supervised affinity propagation clustering method with homogeneity constraints, HCSAP).该方法在聚类目标函数中引入同类约束项, 以保证聚类结果与同类集先验信息一致.利用最大和信任传播 (Max-sum belief propagation) 优化过程对目标函数进行求解, 导出同类约束下的吸引度 (Responsibility) 和归属度 (Availability) 的迭代方程.人工数据集和真实数据集上的实验结果表明本文所提方法的有效性.     

快速搜索AFMR特征的雷达信号分选

模糊函数可以对信号结构信息进行较为完整的描述,找出不同信号之间的差异,但搜索信号主脊切面的计算量较大。提出一种混沌优化与差分进化算法相结合的搜索模糊函数主脊AFMR(Ambiguity Function Main Ridge)切面,先差分进化全局搜索,再混沌局部搜索,有效避免了算法陷入局部最优。将提取的信号主脊切面对比穷举法提取的主脊切面,保证正确性的同时显著提高搜索速度。将提取的主脊切面特征进行近邻传播聚类分析,针对聚类算法中偏向参数的不确定,提出动态调整偏向参数的构建式,提高算法性能。实验结果表明,该算法改进的近邻传播聚类准确率在低信噪比的情况下能达到90%以上,明显高于传统近邻传播算法。     

一种基于局部近邻Slope One协同过滤推荐算法

经典的Slope One算法采用线性回归模型对目标项目进行预测评分,但在项目评分偏差表构建过程中产生了部分噪声数据,影响了算法的推荐性能。为了解决该问题,建立了一种基于局部近邻Slope One协同过滤推荐算法。算法计算了当前活跃用户针对不同推荐商品的近邻用户集,其邻居用户集根据目标项目的不同而动态变化;根据活跃用户关于不同目标项目的邻居用户数据来进一步优化项目之间的平均偏差,进而产生推荐。对比实验说明,该算法在MovieLens数据集上具有较高推荐精度。