基于成对约束的半监督凝聚层次聚类算法

对于所提出的建立在成对约束基础之上的半监督凝聚层次聚类算法,对聚类簇进行半监督处理的最主要目的在于借助于对样本监督信息的合理应用,达到提高样本在无监督状态下学习性能的目标.在现阶段的技术条件支持下,以半监督聚类分析为核心,建立在must link以及cannot link基础之上的约束关系被广泛地应用于样本聚类分析的过程当中.从这一角度上来说,为了使聚类簇与聚类簇之间的距离关系表述更加的真实与精确,就要求通过对成对约束关系的综合应用,实现对聚类簇距离的有效调整与优化.     

基于成对约束的主动半监督聚类算法

为了解决半监督聚类先验知识少、聚类偏差大的问题,提出了基于成对约束的主动半监督聚类算法.引入主动学习算法,增加约束集的信息量以使聚类效果更好;利用该约束集建立投影矩阵映射数据到低维空间,便于计算并提高聚类效果.算法中提出闭包替代思想,试图简化样本空间,以期获得降低聚类偏差的可能.由于聚类算法的实施对象是低维数据,成对约束集信息量大,聚类的时间效率以及性能均可保证.实验结果表明,采用主动学习的半监督聚类算法聚类效果提升显著,高效合理.     

一种基于成对约束的半监督最大间隔聚类算法

最大间隔聚类是近来聚类分析的一个研究热点,为进一步提高其聚类准确性,提出一种基于成对约束的半监督最大间隔聚类算法.该算法在最大间隔聚类的目标函数中添加针对成对约束的损失项,从而对违反给定约束条件的分界面进行惩罚.对所得到的非凸优化问题,本文提出一种基于约束凹凸过程的迭代算法来进行高效求解.实验表明,本文提出的算法能极大地提高最大间隔聚类的准确性,其聚类性能也明显优于其他两种半监督聚类算法.     

基于成对约束的主动半监督文本聚类

在主动选取成对约束方法的基础上,提出一种基于成对约束的主动半监督文本聚类方法.利用潜在语义索引方法对文本特征空间进行降维,在聚类过程中,采用构造的约束选取方法主动地选取成对约束信息,并利用选取的成对约束信息指导文本聚类.实验结果表明,该方法能利用少量的监督信息提高文本聚类的分类准确率.     

成对约束的属性加权半监督模糊核聚类算法

在机器学习和数据挖掘中,带约束的半监督聚类是一个活跃的研究领域。为了利用约束条件获得表现更优异的聚类效果,提出了一种成对约束的属性加权半监督聚类算法,该方法充分考虑了属性间的不平衡性,在传统模糊聚类算法中融合半监督学习机制并通过Mercer核把原始的观察空间映射到高维特征空间。实验结果表明,该算法优于相似的成对约束的竞争群算法（PCCA）。     

基于成对约束的半监督聚类方法

成对约束作为半监督学习的一个重要分支,它以无监督的聚类算法为基础,通过利用少量的监督信息来提高聚类的性能。提出了一种基于成对约束的半监督聚类方法,在FCM-NMF聚类算法框架下,采用非负矩阵分解提取样本的本质特征,并且加入成对约束条件指导聚类过程进行模糊聚类。构造出的新的目标函数采用梯度下降法和交替迭代公式来找局部最优解,并在UCI数据集上讨论了成对约束的数量对聚类的影响、价值系数的设置对聚类的影响,并与常见的半监督聚类性能进行了比较,证明了其正确性、有效性、稳定性。     

一种成对约束限制的半监督文本聚类算法

半监督聚类能利用少量标记数据来提高聚类算法性能,但大部分文本聚类算法无法直接应用成对约束等先验信息。针对文本数据高维稀疏的特点,提出了一种半监督文本聚类算法。将成对约束信息扩展后嵌入文档相似度矩阵,在此基础上根据已划分与未划分文档之间的统计信息逐步找出剩余未划分文本集合中密集的且与已划分聚类中心集合相似度较小的K个初始聚类中心集合,然后将剩余的相对较难区分的文档结合成对约束限制信息划分到K个初始聚类中心集合,最后通过融合成对约束违反惩罚的收敛准则函数对聚类结果进行进一步优化。算法在聚类过程中自动确定初始聚类中心集合,避免了K均值算法对初始聚类中心选择的敏感性。在几个中英文数据集上的实验结果表明,所提算法能有效地利用少量的成对约束先验信息提高聚类效果。     

基于约束动态更新的半监督层次聚类算法

提出了一种基于约束动态更新的半监督层次聚类算法. 与现存的半监督层次聚类算法类似, 该算法也使用了必连和不连约束. 但不同的是, 该算法并不是在对满足必连约束的数据样本点进行预先划分的基础上依据不连约束进行聚合操作, 而是首先将约束扩展为一个闭包, 然后在这此基础上直接依据不连约束进行聚合操作, 并在聚合的过程中依据聚类结果动态地更新必连和不连约束, 以保证最终的聚类结果同时满足必连和不连约束. 该算法的优势在于省略了对必连约束的数据样本点进行预先划分的步骤, 这一改进能够保证数据样本点获得更为合理的聚合顺序, 从而得到更为准确的聚类结果. 本文具体给出了该算法基于Ward 层次聚类算法的实现, 提出了C-Ward算法.实验表明, 与其他同类算法相比, 无论是在人工模拟数据集还是在现实数据集上, 本文提出的算法都表现出了更高的准确性和更强的稳定性.     

基于共享近邻的成对约束谱聚类算法

谱聚类算法是基于谱图划分理论的一种机器学习算法，它能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解。但是传统的谱聚类算法很难正确发现密度相差比较大的簇，参数的选取要靠多次实验和个人经验。结合半监督聚类的思想，在给出一部分监督信息的前提下，提出了一种基于共享近邻的成对约束谱聚类算法（Pairwise Constrained Spectral Clustering Based on Shared Nearest Neighborhood，PCSC-SN）。PCSC-SN算法是用共享近邻去衡量数据对之间的相似性，用主动约束信息找到两个数据点之间的关系。在数据集UCI上做了一系列的实验，实验结果证明，与传统的聚类算法相比，PCSC-SN算法能够获得更好的聚类效果。     

基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类

针对样本间的不均衡性,提出一种基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类算法。在传统模糊聚类算法中加入半监督学习机制,通过Mercer核将原数据空间映射到特征空间,为特征空间中的每个向量分配一个动态权值,由此得到新的目标函数,并结合一种简单的核参数选择方法实现数据分类。理论分析和实验结果表明,与模糊核聚类算法及成对约束的竞争群算法相比,该算法具有更好的聚类效果。     

Hesitant fuzzy agglomerative hierarchical clustering algorithms

Recently, hesitant fuzzy sets (HFSs) have been studied by many researchers as a powerful tool to describe and deal with uncertain data, but relatively, very few studies focus on the clustering analysis of HFSs. In this paper, we propose a novel hesitant fuzzy agglomerative hierarchical clustering algorithm for HFSs. The algorithm considers each of the given HFSs as a unique cluster in the first stage, and then compares each pair of the HFSs by utilising the weighted Hamming distance or the weighted Euclidean distance. The two clusters with smaller distance are jointed. The procedure is then repeated time and again until the desirable number of clusters is achieved. Moreover, we extend the algorithm to cluster the interval-valued hesitant fuzzy sets, and finally illustrate the effectiveness of our clustering algorithms by experimental results.     

基于改进成对约束扩充的标签传播聚类算法

针对半监督聚类算法性能受到成对约束数量多寡的限制问题,现有的研究大都依赖于原始成对约束的数量。因此,首先提出了基于灰关联分析的成对约束初始化算法（initialization algorithm of pair constraints based on grey relational analysis,PCIG）。该算法通过均衡接近度计算数据对象间的相似度,并根据相似度的取值来确定可信区间,然后借鉴网络结构初始化方法来扩充数据对象间的成对关系。最后,将其应用于标签传播聚类算法。通过在五个基准数据集上进行实验,基于改进成对约束扩充的标签传播聚类算法与其他方法相比NMI值和ARI值有所提升。实验结果证明了改进成对约束扩充可以有效改善标签传播算法的聚类效果。     

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。     

一种基于谱聚类的半监督聚类方法

半监督聚类利用少部分标签的数据辅助大量未标签的数据进行非监督的学习,从而提高聚类的性能。提出一种基于谱聚类的半监督聚类算法,其利用标签数据的信息,调整点与点之间的距离所形成的距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行谱聚类。实验表明,该算法较之于已提出的半监督聚类算法,获得了更好的聚类性能。     

基于成对约束扩展的半监督网络流量特征选择算法

针对网络流量特征选择过程中监督信息缺乏的问题,提出一种基于成对约束扩展的半监督网络流量特征选择算法。该算法同时考虑少量成对约束和大量无标记样本,利用样本集合间的相关性和自相关性,扩展成对约束集到无标记样本上,产生更多可靠性强的成对约束,以揭示样本空间分布信息。最后,利用扩展的成对约束集进行特征选择。实验证明:与未进行成对约束扩展的算法相比,该算法在少量初始成对约束的情况下能获得更好的分类性能。     

基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点查找方法

离群点发现是数据挖掘研究的一个重要方面。根据数据流的特点,给出了一种基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点发现方法,先用K-均值聚类对数据流进行处理,生成中间聚类结果,然后用凝聚聚类对这些中间结果进行再次选择,最后找出可能存在的离群点。