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提出了一种新的多数据流聚类算法.该算法可以有效地对有相似行为但存在一定时间延迟的多数据流进行聚类.算法采用自回归模型技术度量数据流间的延迟相关,利用频谱估计来抽取数据流的特征.每一个数据流用其谱分量的和来表示,从而来计算每对数据流间的相关关系.每个谱分量用振幅、相位、衰减率、频率4个参数来描述.算法计算谱分量对之间的ε-延时相关关系,并以此为基础来得到聚类分析中数据流间距离的度量.此外,算法采用滑动窗口技术对多数据流进行聚类,实时地得出聚类结果且动态地调节聚类的个数.在人工数据集和实际数据集上的实验结果表明,所提出的算法比其他类似的算法具有更快的速度和更好的聚类效果. 相似文献
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《淮北师范大学学报》2015,(2)
图结构特征的提取以及距离度量是计算机视觉和模式识别中的重要内容.针对传统的图上下文描述子中只考虑每个柱形区域内的特征点数目而忽略特征点之间的结构信息的问题,提出一种图的结构上下文描述子及距离度量方法.首先对图的所有顶点建立图结构上下文描述子;其次,利用二次卡方(QC)距离方法实现图的距离度量;最后,采用最小生成树聚类算法实现图聚类.实验表明,该方法对于一些非刚性变换的图聚类有较好的效果. 相似文献
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讨论了下半连续模糊测度的 3种结构特性 :( 1)伪距离生成性质 ;( 2 )p类型伪距离生成性质 ;( 3)零零可加性与半连续模糊测度空间上可测函数序列的收敛性之间的关系 .对这 3种结构特性分别给出了一组等价条件 .证明了在S紧空间上的一个有限模糊测度是零零可加的充分必要条件是它有伪距离生成性质 相似文献
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辛晚霞 《商丘师范学院学报》2014,(6):7-11
k＇-means是对k-means算法的一种改进,它引入了竞争惩罚学习机制,可以在无监督的情况下确定聚类数目.本文提出了两种新的基于频率敏感差异度量的k＇-means算法,新算法利用竞争惩罚学习机制确定聚类数目.针对一组合成数据进行对比实验,结果表明新的k＇-means算法可以成功地对数据集进行分类.最后,本文将新算法应用于图像分割. 相似文献
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传统欠采样方法在处理不平衡数据问题时只考虑多数类样本的绝对位置而忽略了其相对位置,从而使产生的平衡数据集存在边界模糊问题。提出一种改进 K 均值聚类的不平衡数据欠采样算法（UD-PK）。该算法首先利用改进的 PSO 算法迭代寻找全局最优解作为 K-means 聚类所需初始值,然后通过 K-means 进行聚类,再按照每个类别中多数类与少数类的比例定义所取多数类样本个数,并根据多数类样本与簇心距离择优选择参与平衡数据集构造。在 UCI 数据集上的对比试验表明,该算法在少数类准确率上较一些经典算法有很大提升。 相似文献
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汪志云 《广东技术师范学院学报》2011,(6)
在讨论Web使用挖掘在网络学习中的应用过程中,提出一种改进的基于向量的聚类算法.在算法中,首先以学习站点的URL为行、以UserID为列建立页面用户关联矩阵,元素值为学习者的访问次数,然后使用欧氏距离进行度量向量之间的相似性,对列向量进行相似性分析得到相似学习者群体,对行向量进行相似性度量获得相关Web页面.分析表明,Web使用挖掘在网络学习中的应用是可行、有效的. 相似文献
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李玲玲 《贵州教育学院学报》2011,(9):11-14
凝聚型层次聚类和模糊C-均值聚类是聚类中的两种常用算法,每种算法都有其自己的优点、缺点及适用的对象和范围。针对FCM算法的对初始值敏感,以及目标函数没有考虑类间距离的缺点,通过使用距离阚值,把凝聚型层次聚类与模糊C-均值聚类算法相结合,产生一种新的基于距离闲值的FCM算法,实验结果表明。这种算法能够自动的判断迭代的终止条件、快速有效的找到最佳聚类结果,从而实现对模糊C-均值聚类算法的自动优化。 相似文献
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K 均值算法（K-Means）是聚类算法中最受欢迎且最健壮的一种算法,然而在实际应用中,存在真实数据集划分的类数无法提前确定及初始聚类中心点随机选择易使聚类结果陷入局部最优解的问题。因此提出一种基于最大距离中位数及误差平方和（SSE）的自适应改进算法。该算法根据计算获取初始聚类中心点,并通过 SSE 变化趋势决定终止聚类或继续簇的分裂,从而自动确定划分的类簇个数。采用 UCI 的 4 种数据集进行实验。结果表明,改进后的算法相比传统聚类算法在不增加迭代次数的情况下,聚类准确率分别提高了17.133%、22.416%、1.545%、0.238%,且聚类结果更加稳定。 相似文献
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对基于距离的聚类及基于密度的孤立点检测方法进行了分析研究,提出了一种基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法DDBCOD.该算法根据距离和密度阈值对数据进行聚类,并发现数据中的孤立点.实验表明,该算法能够识别任意形状的聚类,对高维数据有效,能够很好的识别出孤立点. 相似文献
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针对核模糊C-均值聚类算法中隶属度的计算特点,提出了一种改进的核模糊C-均值算法。改进后的算法是,在更新对象类的隶属度之前先判断对象是否可能属于该类。如果对象可能属于该类,则为其分配一个大于0的隶属度,否则直接将其隶属度置为0。针对不同测试数据集的实验结果表明,改进后的核模糊C 均值算法提高了聚类效果,是一种可行有效的算法。 相似文献
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提出一种结合二维PCA和二维LDA的降维方法,并将方法应用于人脸识别研究.对传统的半监督模糊聚类算法进行改造,使之可以直接用于二维数据矩阵进行动态聚类,并据此设计了一种动态学习算法.实验结果表明,与其他降维方法和聚类算法比较,这种结合了二维LDA的半监督聚类模型具有更好的识别率. 相似文献
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李爱国 《常熟理工学院学报》2007,21(8):104-107
针对传统的模糊聚类算法(FCM)的不足,提出了具体的改进和提高方法,通过修改聚类目标函数来提高算法处理噪音点的能力和体现样本空间各维度对聚类效果的价值。最后通过实验比较证明了算法的有效性。 相似文献