基于相对密度和流形上k近邻的聚类算法

针对传统的基于欧氏距离的相似性度量不能完全反映复杂结构的数据分布特性的问题,提出了一种基于相对密度和流形上k近邻的聚类算法。基于能描述全局一致性信息的流形距离,及可体现局部相似性和紧密度的k近邻概念,通过流形上k近邻相似度度量数据对象间的相似性,采用k近邻的相对紧密度发现不同密度下的类簇,设计近邻点对约束规则搜寻k近邻点对构成的近邻链,归类数据对象及识别离群点。与标准k-means算法、流形距离改进的k-means算法进行了性能比较,在人工数据集和UCI数据集上的仿真实验结果均表明,该算法能有效地处理复杂结构的数据聚类问题,且聚类效果更好。     

基于密度调整和流形距离的近邻传播算法

针对近邻传播聚类算法在构造相似度矩阵时因对多重尺度和任意形状数据敏感而聚类效果不理想的缺陷,提出一种基于密度调整和流形距离的近邻传播算法。该算法将“领域密度”和“流形理论”的思想引入近邻传播算法,利用基于密度调整和流形的距离更好地刻画了样本空间的真实分布状况,解决了相似度矩阵不能充分表示数据之间内在关系的问题,在一定程度上提高了近邻传播聚类算法的聚类效果。通过在人工数据集和标准数据集上进行实验对比,验证了算法的有效性和优越性。     

一种基于共享近邻亲和度的聚类算法

为解决密度聚类算法在处理高维和多密度数据集时聚类结果不精确的问题,提出一种基于共享近邻亲和度（SNNA）的聚类算法。该算法引入[k]近邻和共享近邻,定义共享近邻亲和度作为对象的局部密度度量。算法首先根据亲和度来提取核心点,然后利用广度优先搜索算法对核心点进行聚类,最后对非核心点进行指派即完成整个数据集的聚类。实验结果表明,该算法能够发现任意形状、大小、密度的聚类;与同类算法相比,SNNA算法在处理高维数据时具有较高的聚类准确率。     

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。     

结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法

谱聚类算法是建立在图论的基础上,将聚类问题转化为图的划分问题,能识别任意形状的类簇且易于实现,因此比传统聚类算法具有更强的适应性。然而,该算法中常用的距离度量不能同时考虑全局和局部一致性,且易受到噪声影响;聚类结果依赖由输入数据构造的相似度矩阵,且通过特征分解得到松弛划分矩阵和离散化过程的两步独立策略难以得到一个共同最优解。因此,提出一种结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法(SNN-MSC),引入一种新的具有指数项和比例因子的流形距离,可以灵活调整同一流形内数据的相似度和不同流形之间数据的相似度之比,并将密度因子纳入流形距离度量中,以消除噪声影响;采用共享近邻重新定义相似度度量,能挖掘数据点之间的空间结构和局部关系;同时,对拉普拉斯矩阵施加秩约束,使相似度矩阵中的连通分量完全等于簇个数,能够在优化求解过程中自适应优化数据相似度矩阵和聚类结构,无须再进行离散化操作。在人工数据集和UCI真实数据集上的对比实验显示,所提算法在多个聚类有效性指标上能体现出更好的性能。     

基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法*

通过学习数据集的低维流形结构,给出一种流形距离测度;结合成对约束信息,调整数据的相似度矩阵,将其作为近邻传播算法的输入,提出了基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法（SAP-MD）。通过在UCI标准数据集上的仿真实验表明,SAP-MD算法相比于仅利用成对约束信息的聚类算法,在聚类性能上有很大提高。     

基于密度敏感距离的改进模糊C均值聚类算法

模糊C均值（FCM）聚类算法无法识别非凸数据,算法中基于欧式距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性特征而忽略了全局一致性特征。提出一种利用密度敏感距离度量创建相似度矩阵的FCM算法。通过近邻传播算法获取粗类数作为最佳聚类数的搜索范围上限,以解决FCM算法聚类数目需要人为预先设定和随机选定初始聚类中心造成聚类结果不稳定的问题。在此基础上,改进最大最小距离算法,得到具有代表性的样本点作为初始聚类中心,并结合轮廓系数自动确定最佳聚类数。基于UCI数据集和人工数据集的实验结果表明,相比经典FCM、K-means和CFSFDP算法,该算法不仅具有识别复杂非凸数据的能力,而且能够在保证聚类性能和稳定性的前提下加快收敛速度。     

一种基于共享近邻的密度峰值聚类算法

基于加权K近邻的密度峰值发现算法(FKNN-DPC)是一种简单、高效的聚类算法,能够自动发现簇中心,并采用加权K近邻的思想快速、准确地完成对非簇中心样本的分配,在各种规模、任意维度、任意形状的数据集上都能得到高质量的聚类结果,但其样本分配策略中的权重仅考虑了样本间的欧氏距离。文中提出了一种基于共享近邻的相似度度量方式,并以此相似度改进样本分配策略,使得样本的分配更符合真实的簇归属情况,从而提高聚类质量。在UCI真实数据集上进行实验,并将所提算法与K-means,DBSCAN,AP,DPC,FKNN-DPC等算法进行对比,验证了其有效性。     

面向大规模数据集的近邻传播聚类

近邻传播聚类在计算过程中需构建相似度矩阵,该矩阵的规模随样本数急剧增长,限制了算法在大规模数据集上的直接应用。为此,提出一种改进的近邻传播聚类算法,利用数据点的局部分布,借鉴半监督聚类的思想构造稀疏化的相似度矩阵,并对聚类结果中的簇代表点再次或多次聚类,直至得到合适的簇划分。实验结果表明,该算法在处理能力和运算速度上优于原算法。     

密度不敏感的近邻传播聚类算法研究

近邻传播算法在非凸形、密度不均匀的数据集上很难得到理想的聚类结果。为此,基于核聚类的思想,将数据集非线性地映射到高维空间,使数据集更加分离。利用共享最近邻的相似度度量方法,提出一种密度不敏感的近邻传播算法DIS-AP,以弥补原算法易受特征集维数和密度影响的缺点,从而有效解决数据集非凸和密度不均匀问题,拓宽算法的应用范围。仿真实验结果证明,DIS-AP算法具有更好的聚类性能。     

基于多代表点近邻传播的大数据图像分割算法

基于多代表点近邻传播聚类算法,提出一种有效的大数据图像的快速分割算法。 该算法首先运用均值漂移算法将彩色图像分割成很多小的同质区域,然后计算每个区域中所有 像素的颜色向量平均值,并用区域数目代替原图像像素点数目,选用区域间的距离作为相似度 的测度指标,最后应用多代表点近邻传播聚类算法在区域相似度矩阵上进行二次聚类,得到最 终的图像分割结果。实验结果证明,提出的算法在大数据图像的分割中取得了较为满意的分割 效果,且分割效率较高。     

基于近邻传播算法的半监督聚类

提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算法.但是,对于一些聚类结构比较复杂的数据集,AP算法往往不能得到很好的聚类结果.使用已知的标签数据或者成对点约束对数据形成的相似度矩阵进行调整,进而达到提高AP算法的聚类性能.实验结果表明,该方法不仅提高了AP对复杂数据的聚类结果,而且在约束对数量较多时,该方法要优于相关比对算法.     

改进近邻传播聚类的彩色图像分割

针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区域数目代替原图像像素点数目作为AP算法输入数据的规模,计算每个区域中所有像素的彩色向量平均值,并将其作为AP算法输入的数据点,选用数据点间的距离作为相似度的测度指标;然后应用AP算法在数据相似度矩阵上进行聚类,得到最终的图像分割结果.实验结果表明,与AP算法相比,MSAP算法在运行时间和分割效果方面都有显著的提高.     

Introducing Gravitational Force into Affinity Propagation Clustering

Clustering has long been an important data processing task in different applications. Typically, it attempts to partition the available data into groups according to their underlying distributions, and each cluster is represented by a center or an exemplar. In this paper, a new clustering algorithm called gravitational-force-based affinity propagation (GAP) is proposed, based on the well-known Newton''s law of universal gravitation. It views the available data points as nodes of a network (or planets of a universe) and the clusters and their corresponding exemplars can be obtained by transmitting affinity messages based on the gravitational forces between data points in a network. While GAP is inspired by the recently proposed affinity propagation (AP) clustering approach, it provides a new definition of the similarity between data points which makes the AP process more convincing and at the same time facilitates the differentiation of data points'' importance. The experimental results show that the GAP clustering algorithm, with comparable clustering accuracy, is even more efficient than the original AP clustering approach.     

基于半监督近邻传播的数据流聚类算法

为了提高进化数据流的聚类质量,提出基于半监督近邻传播的数据流聚类算法（SAPStream）,该算法借鉴半监督聚类的思想对初始数据流构造相似度矩阵进行近邻传播聚类,建立在线聚类模型,随着数据流的进化,应用衰减窗口技术对聚类模型适时做出调整,对产生的类代表点和新到来的数据点再次聚类得到数据流的聚类结果。对数据流进行动态聚类的实验结果表明该算法是高质有效的。     

基于约束投影的近邻传播聚类算法

提出了一种基于约束投影的近邻传播AP聚类算法。AP算法是在数据点相似度矩阵的基础上进行聚类的,很多传统的聚类方法都无法与其相媲美。但是,对于结构复杂的数据,AP算法往往得不到理想的结果。文中算法先对约束信息进行扩展,然后利用扩展的约束信息指导投影矩阵的获取,在低维空间中,利用约束信息对聚类结果进行修正。实验表明,文中算法与对比算法相比,时间性能更优,聚类效果更佳。     

一种改进近邻传播聚类的图像分割算法

针对近邻传播（Affinity Propagation,AP）聚类算法存在运算复杂度高且未考虑数据点密度对聚类效果的影响的问题,提出一种改进的近邻传播聚类算法并应用于图像分割。首先,在度量数据点之间的相似性时,考虑到密度差异对数据点成为类代表点可能性的影响,利用密度聚类的思想设置偏向参数,同时引入数据点的空间邻近位置信息,充分利用图像信息,提高相似度矩阵构造的合理性,增强聚类的内聚性,并提高分割精度;其次,为降低计算相似度矩阵的复杂度,减小计算机内存开销,引入Nystr?m逼近策略求解相似度矩阵,提升了算法的效率。实验表明,改进后的算法与传统的近邻传播聚类算法相比获得了更好的图像分割效果。     

基于邻里关系传播与模式合并的谱聚类

针对传统谱聚类算法中亲合矩阵构造不准确和聚类结果不稳定的问题,提出一种基于邻里关系传播与模式合并的谱聚类算法。根据邻里关系传播原则更新子集内样本的相似度,设计局部最大相似值更新方法更新子集间样本的相似度,使用模式合并技术对子集个数较多的集合加以合并得出粗类,再对粗类间样本相似度进行二次更新,构造出亲合矩阵并将其用于谱聚类运算。实验结果表明,二次更新后,同类中样本的相似度被相对性放大,而不同类中样本的相似度则相对性缩小。与近邻传播的谱聚类算法相比,使用该算法能够得到更准确、稳定的聚类结果。     

基于图的流行排序的显著目标检测改进算法

针对现有基于图的流行排序的显著目标检测研究算法对于背景先验假设过于理想导致其在复杂背景图像检测中效果较不佳的问题,提出一种基于仿射传播聚类和流行排序的改进算法。首先根据位于边界的超像素集的颜色对比度进行背景提取;然后在背景估计和前景估计的显著性计算中利用仿射传播算法将提取的背景按颜色自适应聚类,根据各聚类簇分别采用经典的流行排序算法计算显著性,最后合并排序结果并融合多尺度显著值得到最终的显著图。在常用的公开的ASD、ECSSD、DUTOMRON和SED2数据集上与九种流行算法就准确率、召回率、F-measure、PR曲线和AUC值等指标和直观的视觉检测效果进行了比较,证明了所提算法的有效性。