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新的流形学习方法统一框架及改进的拉普拉斯特征映射方法 总被引:2,自引:0,他引:2
流形学习是多个领域的重要研究课题.通过考察各种流形学习方法,提出了一种新的流形学习方法的统一框架,并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法(Laplacian eigenmap,LE)进行了分析.进一步,基于此框架,提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法(improved Laplacian eigenmap,ILE).它建立在LE方法和最大差异延展算法(maximum variance unfolding,MVU)的基础上,在保持流形谱图拉普拉斯特征的同时,以最大化任意两点之间的差异为目标.ILE有效地解决了拉普拉斯特征映射方法对邻域选择敏感以及MVU方法大计算量、局部限制过强等问题.且能够保持数据聚类性质,挖掘数据内蕴特征.通过实验说明了ILE的有效性. 相似文献
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现有的多视角谱聚类算法大多只线性结合了各视角的基拉普拉斯矩阵,未考虑不同视角数据的差异性对最优拉普拉斯矩阵的影响,存在聚类性能受限的问题。提出一种基于黎曼几何均值与高阶拉普拉斯矩阵的谱聚类算法(RMMSC),挖掘多视角数据中的高阶连接信息与流形信息,提高最优拉普拉斯矩阵对各视角的信息利用率。按一定的权重线性结合数据单一视角的各阶拉普拉斯矩阵,得到每个视角的基拉普拉斯矩阵,通过低阶与高阶连接信息的结合使用,充分体现多视角数据集的全局结构。在此基础上,计算各视角基拉普拉斯矩阵的黎曼几何均值,将其作为最优拉普拉斯矩阵输入谱聚类算法,得到聚类结果。相比于传统矩阵算数均值的计算,基于黎曼流形的黎曼几何均值能够更好地恢复互补层数据的流形信息。实验结果表明,RMMSC在多组标准数据集上聚类效果优于ONMSC、MLAN、AMGL等算法。其中,在Flower17数据集上,精确度较基准算法ONMSC提高了2.14%,纯度提高了1.7%,且收敛性较好。 相似文献
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提出使用仿射传播聚类方法对图像特征数据进行聚类,通过多维缩放MDS算法从高维特征空间据映射到二雏空间的方法将聚类结果可视化.实验证明,该方法简单高效,可视化结果有利于全面地了解图像数据之间的关系,为图像数据的预测和决策起到重要的作用. 相似文献
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为降低体绘制中传递函数参数选择的盲目性和设计的复杂性,提出一种基于拉普拉斯特征映射的传递函数设计方法.提取体数据中各种特征信息构建高维传递函数参数空间,通过拉普拉斯特征映射将其映射到保持了体数据局部流形结构和高维参数空间分类能力的二维参数空间,在此嵌入空间上设计一种基于k-means聚类的传递函数,得到了较好的体数据分类和绘制结果.通过在一组体数据上的实验验证了该方法的有效性. 相似文献
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仿射传播算法是一种快速有效的聚类方法,但其聚类结果的不稳定性影响了聚类性能。对此,提出基于近邻的仿射传播算法(AP-NN),通过仿射传播算法产生初始簇,并从中选择代表簇对非代表簇的样本进行近邻聚类。在时间序列数据集上的实验结果表明,AP-NN模型算法能够产生较好的聚类结果,适用于聚类分析。 相似文献
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传统谱聚类算法直接对原始数据建立高斯核邻接矩阵后再对数据进行聚类,并未考虑数据的深层次特征以及数据的邻域流形结构,并且仅进行单一聚类,针对以上三点不足,提出了利用稀疏自编码的局部谱聚类映射算法(LSCMS),通过对数据进行预处理,利用稀疏自编码提取能反映原始数据本质的深层次特征,并以此替代原始数据;对每个数据利用其邻域进行线性重构,以重构权值代替高斯核函数建立邻接矩阵.LSCMS在聚类同时将数据映射到聚类指标上进而协调聚类指标.在UCI数据集、手写数据集、人脸数据集上的实验结果表明:算法优于现有的聚类算法. 相似文献
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针对高光谱遥感影像数据量大、数据冗余度高的特点,引入拉普拉斯特征映射方法对高光谱遥感数据进行非线性降维。为了解决传统流形学习方法不能处理大数据量遥感影像的问题,本文提出了基于多元线性回归的拉普拉斯特征映射线性解法。实验证明,本文提出的降维方法能够保持数据集在原始特征空间分布的局部几何属性,降维后的影像具有更好的分类精度。 相似文献
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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。 相似文献
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已有的仿射传播聚类算法不能很好地反映复杂蛋白质序列本身的聚类结构。为此,提出一种基于哈夫曼判定的蛋白质分类方法。在计算广义置换式匹配相似度的基础上,使用已有的自适应仿射传播算法聚类蛋白质序列。采用哈夫曼编码方法,通过限制平均码长使聚类结果能反映蛋白质序列家族的聚类结构。在蛋白质同源聚类数据库和蛋白质结构分类数据库的6个数据集上进行实验,结果表明,该方法与adAP、谱聚类、SMS和TribeMCL方法相比,不仅能获得更接近于数据集家族的聚类数目及更紧凑的聚类结构,而且F—measure指标平均估值分别高出19.67%、8.7%、9.5%和43.51%。 相似文献
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针对仿射传播(AP)算法存在缺乏判定最优聚类结果的指标以及收敛性能不够好等问题,提出了一种基于方向梯度直方图(HOG)的AP改进算法。首先提取图像的HOG特征向量,然后引入收缩因子加速仿射传播算法的收敛过程,最后将有效性指标嵌入算法的迭代过程,监督并引导算法向着最好聚类质量的方向运行。对人脸图像进行实验,实验结果表明,基于HOG的AP改进算法可以得到更接近正确类数的结果,提高了FM值,降低了错误率。 相似文献
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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。 相似文献