基于改进GA的K-均值聚类算法

利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法,但容易出现局部早熟现象．为了克服以上缺点,借助免疫机制的优点,将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中,提出基于改进遗传的K-均值聚类算法,该方法结合K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题．试验结果表明,本算法能够有效改善聚类质量．     

数据挖掘中K-均值聚类算法的缺陷及工作效率改进的实验研究

K -均值聚类算法在当前提取数据挖掘的聚类分析方法中已经取得了一定的成就,为了进一步改进其在数据预处理及神经网络结构中的应用,文中对算法进行了缺陷研究,主要做了以下几个方面的工作：对K-means算法进行了思路及算法主要流程分析;得出K-均值聚类算法存在简单、迅速、结果簇密集、簇与簇之间区别较为明显等优点;分析得出算法存在与处理符号属性的数据不太适应、必须事先给出k值(想要生成的簇的个数)、对“噪声数据”以及孤立的点数据有较大影响、需要不断计算更新调整后的新聚类中心等缺点。在实验验证中结果得出：聚类结果可知,选取不同的值初始值对聚类结果的影响很小;如果聚类数据集迭代次数较多时,可以尝试着改变其数据的输入顺序;变动数据集的输入顺序,会直接影响聚类结果。实验结果对于K-均值算法的工作效率提高了具有明显的参考价值,这一研究对于数据挖掘技术的改进具有一定的意义。     

一种基于密度的空间聚类算法

针对DBSCAN算法I／O开销和内存消耗大的缺陷,提出了基于层次合并的密度算法,基于密度的空间聚类算法可以有效地过滤噪声和孤立点数据,该算法在对于处理较大数据集上具有较大优势。     

K均值聚类算法初始质心选择的改进

聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类的结果不是最优的。针对K均值聚类算法中的随机指定初始质心的缺点,提出了基于密度和最近邻相似度的初始质心选择算法,实验显示该算法可以生成质量较高而且较稳定的聚类结果,但是改进的算法需要事先设定最近邻相似度的阈值计算量较大等缺点,还有待改进。     

一种新的确定K-均值算法初始聚类中心的方法

针对传统的K-均值算法聚类时初始聚类中心难以确定的缺点，利用超立方体技术，并依据同类样本中多数样本具有类似的子向量的特点，将落入同一超立方体的样本认为是一类。然后以这些样本的均值作为初始聚类的中心，实现了聚类中心的确定。通过仿真实验和应用于沙尘暴和非沙尘暴样本的分类，验证了此方法的有效性。     

基于SOFM网络的改进K-均值聚类算法

针对传统的K-均值聚类算法中随机选取初始聚类中心的缺陷,提出一种改进的K-均值聚类算法,利用自组织特征映射网络(SOFM)自动获得初始聚类中心.实验结果表明,改进的K-均值聚类算法能有效改善聚类性能,提高聚类的准确率.     

改进主成分和K-均值聚类的行驶工况

为构建行驶工况,消除K-均值算法对初始聚类中心的敏感性及噪声点的干扰,提出一种改进主成分分析和基于密度的改进K-均值聚类组合方法.结合距离优化法和密度法,构建一种数据集密度度量方法.选取距离较大、密度较高的数据点作为初始聚类中心与候选集,优化聚类结果的同时剔除了孤立点,采用较大贡献因子的特征值进行工况合成,最后对行驶工况油耗进行分析.结果表明,所提方法构建行驶工况的速度-加速度联合分布差异值为1.17％,特征参数平均相对误差较小.可见,合成的行驶工况能够很好地反映某地实际交通道路特征,拟合度较高.     

聚类算法初始聚类中心的优化

对近年来k-means算法的研究现状与进展进行总结.首先对较有代表性的初始聚类中心改进的算法,从思想、关键技术和优缺点等方面进行分析.其次选用知名数据集对典型算法进行测试,主要从就同一个数据集不同改进算法的聚类情况进行对比分析,为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.     

改进的DBSCAN空间聚类算法研究

DBSCAN算法是一种基于密度的空间数据聚类方法, 聚类速度快, 且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类.但是数据量大时要求较大的内存支持和IO消耗, 当空间聚类的密度不均匀,聚类间距离相差很大时, 聚类质量较差.本文在DBSCAN算法的基础上提出一个划分不同密度分别聚类的算法.测试结果表明可以改善聚类效果.     

基于改进K-均值聚类的图像分割算法研究

为了实现彩色图像的准确分割,研究了在HLS颜色空间中基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法.首先对大样本的目标颜色进行数理统计,获取优化的初始聚类中心,从而实现准确分类和避免K-均值容易陷入局部最优的问题;然后在HLS颜色空间中引入加权欧氏距离来度量对象间的相关性,通过调整系数使对象不同的颜色属性内在特征得以充分利用.实验证明,该算法在保持K-均值聚类简洁、收敛速度快的同时能产生更好的聚类效果,实现彩色图像的快速准确分割.     

一种基于k-prototype的多层次聚类改进算法

针对k-prototype算法在处理复杂的数据集时,常出现一些纯度不高的簇,影响了聚类质量的问题,提出一种基于k-prototype的多层次聚类改进算法,利用属性自动选择的方法将一些纯度不高的簇进行再聚类,以提高聚类质量.以UCI标准测试数据集进行实验,实验结果表明,该改进算法能够明显提高混合型数据集的聚类质量,并且在数据约简方面有良好表现.     

基于非平衡数据的随机森林分类算法改进

随机森林算法作为一种组合分类器有较好的分类性能,适合多样的分类环境。算法同样也存在一些缺陷,例如算法处理非平衡数据时不能很好地区分正类和负类。针对这一问题,通过对抽样结果增加约束条件来改进Bootstrap重抽样方法,减少抽样对非平衡性的影响,同时尽量保证算法的随机性。之后利用生成数据的非平衡系数给每棵决策树进行加权处理,提升对非平衡数据敏感的决策树在投票环节的话语权,从而提升整体算法对非平衡数据的分类性能。通过上述两种改进可以明显提高随机森林在决策树数量不足情况下的分类精度。     

一种基于映射簇的聚类分析算法

应用映射簇的概念来明确多维数据中簇与维度的关系,将聚类问题转化为映射簇问题;将采样技术与PAM相结合,根据曼哈坦距离计算数据对象之间和簇之间的距离实现聚类分析.此外,给出了相应的具体算法,并将该算法与k-中心点算法进行了试验比较.试验结果证明了该算法的有效性.     

一种改进的SOFM聚类算法研究

针对常规SOFM(self-organizing feature map)无监督的神经网络,提出了一种改进的自组织特征映射SOFM神经网络算法。在常规SOFM网络数据聚类算法基础上,分析了其在实际应用中存在的不足,对初始权值设定以及邻域范围选择等方面进行了算法的优化和改进,进而提高了SOFM神经网络聚类算法的正确率、收敛速度和实时性,并利用仿真实验进一步对提出的改进算法进行了验证。     

基于近邻决策域内局部分布密度的改进KNN算法

经典KNN算法和以往的基于密度的改进KNN算法都缺乏对训练样本数据分布的有效性描述,因此会间接影响到分类结果。提出一种基于测试样本近邻决策域内局部密度的改进KNN算法,通过计算各不同类别在近邻决策域内的局部密度,并同时考虑到类间偏斜度的存在,得到各类密度补偿系数和倾斜度平衡因子,从而达到削弱高数量、大密度类别,增强小数量、低密度类别的目的。在UCI数据集上的实验结果表明,该改进算法在保持经典KNN算法分类准确度的基础上,能够提高分类的召回率和F1-measure指标。     

一种改进的基于网格的数据过滤方法(英文)

数据分发管理是HLA/RTI中的一项服务,在大规模的分布式仿真中用来管理状态更新和交互信息的分发,以此限制数据交换的总量.介绍目前数据分发管理的基本方法的基础上,分析了它们的优缺点,提出了一种基于网格的双层数据过滤方法.通过探测数据分布情况,利用双层网格精细过滤数据,减少冗余数据发送量.实验表明,在大规模和复杂环境下此方法具有更好的适应性、可扩展性和更高的性能.     

小波图像编码技术SPIHT的改进算法

本文简单介绍了小波变换编码的流程、特点和小波基的选取.并根据灰度图像经小波变换以后系数的分布、统计特性,对现今十分流行的嵌入零树(EZW)、分层树集合分割排序(SPIHT)算术编码方法进行研究.综合分析了该类算法的优缺点,并提出2种不影响算法整体结构的改进意见,对SPIHT编码算法增加了一些初始化操作.实验结果表明,在一定比特率下,改进后的算法在相同码率时将会得到质量更优的恢复图像.     

基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法

模糊C-means算法是一种重要的聚类分析算法,但是在数据维数较高的情况下,该算法计算量急剧上升从而导致其效率较低.针对这一问题,提出了一种基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法,该算法在传统模糊C-means算法的基础上引入了粗糙集属性约简的理念,通过对数据集属性的约简,提取出对分类影响较大的属性集而摒弃与分类无关的属性,进而在聚类过程中只计算属性约简结果集中的属性,从而减少聚类过程的工作量、提高聚类效率.理论分析和实验结果表明,该算法在处理高维数据时较高效.     

利用局部集聚特性的聚类算法的研究

基于SNN相似性和密度的聚类算法是当前主要的无监督聚类方法之一,该类算法在发现不同大小形状簇的聚类过程中都取得了较好的结果。但是该类算法也存在局限性,如Jarvis-Pat-rick算法通过单连结的方式发现簇,可能分割真正的簇或者合并应该保持分离的簇,而SNN密度类算法的Eps,MinPts参数的确定对用户来说是比较困难的。针对该类问题,本文对聚类过程中的局部集聚特征进行了分析和定义,提出了利用数据的局部集聚特征来控制聚类过程的的聚类算法。通过验证,该算法对发现不同密度以及任意形状的数据集合的聚类分析问题是有效的,突出了数据分析的局部集聚特征,改进了数据聚类的质量。     

一种基于改进空间平滑的信源数估计算法

针对基于信息论准则信源数估计算法不适用于相关信源情况,提出了一种基于改进空间平滑的信源数估计算法。算法对子阵阵元进行新的组合,使得每个子阵阵元数和原阵阵元数相同,取每个子阵协方差矩阵的算术平均,形成一个新的阵列输出协方差矩阵,然后对该协方差矩阵利用信息论准则估计信源数。仿真分析表明,算法在相关信源存在情况下,能正确估计出信源个数,提高了阵元利用率,在低信噪比和低快拍数时,性能优于空间平滑信息论算法。