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1.
数据挖掘中聚类算法研究进展 总被引:6,自引:0,他引:6
聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近20多个新算法,如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚类等,分别进行了详细的概括。这对聚类是一个很好的总结,对聚类的发展具有积极意义。 相似文献
2.
Reza Ghaemi Nasir bin Sulaiman Hamidah Ibrahim Norwati Mustapha 《Artificial Intelligence Review》2011,35(4):287-318
The clustering ensemble has emerged as a prominent method for improving robustness, stability, and accuracy of unsupervised
classification solutions. It combines multiple partitions generated by different clustering algorithms into a single clustering
solution. Genetic algorithms are known as methods with high ability to solve optimization problems including clustering. To
date, significant progress has been contributed to find consensus clustering that will yield better results than existing
clustering. This paper presents a survey of genetic algorithms designed for clustering ensembles. It begins with the introduction
of clustering ensembles and clustering ensemble algorithms. Subsequently, this paper describes a number of suggested genetic-guided
clustering ensemble algorithms, in particular the genotypes, fitness functions, and genetic operations. Next, clustering accuracies
among the genetic-guided clustering ensemble algorithms is compared. This paper concludes that using genetic algorithms in
clustering ensemble improves the clustering accuracy and addresses open questions subject to future research. 相似文献
3.
为了提高传统K-Means聚类算法的聚类准确性,提出一种结合初始中心优化和特征加权的改进K-Means聚类算法。首先,根据样本特征对聚类的贡献程度获得初始特征权重,构建一种加权距离度量。其次,利用提出的初始聚类中心选择方法获得k个初始聚类中心,并结合初始特征权重进行初步聚类。然后,根据聚类精度来调整特征权重并再次执行聚类过程。重复执行上述过程直到聚类精度不再变化,获得最终的聚类结果。在UCI数据库上的实验结果表明,与现有相关K-Means聚类算法相比,该算法具有较高的聚类准确性。 相似文献
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提出一种密度敏感模糊核最大熵聚类算法.该算法首先通过核函数将原始非线性非高斯的数据集转化为核空间数据集,然后利用核函数的相似性抵消不属于该聚类的样本数据在聚类过程中对聚类中心求解的干扰,消除正则化系数对聚类结果的影响,进而抑制传统最大熵聚类算法的趋同性.最后通过引入相对密度项,解决因样本数据在特征空间的分布差异而导致的聚类中心求解偏差问题,从而提高聚类结果的准确性.实验部分,本文讨论了算法参数间的关系以及对聚类结果的影响.通过与传统模糊C均值聚类算法、核模糊C均值聚类算法、最大熵聚类算法、最大熵规范化权重核模糊C均值聚类算法以及其他两种改进最大熵聚类算法的聚类结果进行对比分析,结果表明本文提出的密度敏感模糊核最大熵聚类算法的聚类性能明显优于其他算法. 相似文献
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针对传统模糊C均值聚类算法和基于K-means++优化聚类中心的模糊C均值算法存在初始聚类中心敏感、聚类速度收敛慢、聚类算法需要人为给定聚类数目等缺陷,受密度峰值聚类算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)的启发,提出了基于密度峰值算法优化的模糊C均值聚类算法,自适应产生初始聚类中心,确定聚类数目,并优化算法收敛过程。实验结果表明,改进后的算法与传统模糊聚类C均值算法相比能够准确地得到簇的数目,性能有明显的提高,并加快算法的收敛速度,达到相对更好的聚类效果。 相似文献
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针对高分辨率天文图像中的星点聚类研究中存在的 2 个问题:①天文图像的分辨率 较高,且图像处理速度较慢;②选取何种聚类算法对天文图像中的星点进行聚类分析效果较好。 在研究中,问题 1 采用图像分块的方法提高图像的处理速度;问题 2 提出了一种改进的 K 均值聚 类算法,以解决传统的 K 均值聚类算法的聚类结果易受到 k 值和初始聚类中心随机选择影响的问 题。该算法首先在用 K 均值聚类算法对数据初步聚类的基础上确定合适的 k 值,其次用层次聚类 对数据聚类确定初始聚类中心,最后在此基础上再采用 K 均值聚类算法进行聚类。通过 MATLAB 仿真实验的结果表明,该算法的聚类结果与效率优于其他聚类算法。 相似文献
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Adaptive evolutionary clustering 总被引:1,自引:0,他引:1
In many practical applications of clustering, the objects to be clustered evolve over time, and a clustering result is desired at each time step. In such applications, evolutionary clustering typically outperforms traditional static clustering by producing clustering results that reflect long-term trends while being robust to short-term variations. Several evolutionary clustering algorithms have recently been proposed, often by adding a temporal smoothness penalty to the cost function of a static clustering method. In this paper, we introduce a different approach to evolutionary clustering by accurately tracking the time-varying proximities between objects followed by static clustering. We present an evolutionary clustering framework that adaptively estimates the optimal smoothing parameter using shrinkage estimation, a statistical approach that improves a naïve estimate using additional information. The proposed framework can be used to extend a variety of static clustering algorithms, including hierarchical, k-means, and spectral clustering, into evolutionary clustering algorithms. Experiments on synthetic and real data sets indicate that the proposed framework outperforms static clustering and existing evolutionary clustering algorithms in many scenarios. 相似文献
10.
为了改善单一聚类算法的聚类性能,提出一种基于量子遗传算法的XML文档聚类集成解决方法。该方法首先利用KNN分类算法将XML文档划分成k个差异性的聚类成员;其次根据聚类成员的关系获得内联相似度矩阵,并通过多次分割、向下、向上、双向收缩的QR算法分解特征值对应的特征向量来实现矩阵的维数缩减;然后在映射空间上用量子遗传算法实现聚类集成,把每一个样本判别到最优的聚类类别中。这样减少了数据差异性对聚类结果的影响,提高了聚类质量。实验结果表明,在真实的数据集上,该聚类集成算法比其他聚类集成算法具有更好的效果。 相似文献