搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 聚类算法”相关记录245条 . 查询时间(0.161 秒)
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：基于自监督表征学习的图像聚类算法研究
自监督表征学习 图像聚类算法 语义伪标签
2023/3/22
自监督学习可以为图像聚类算法提供良好的表征，但是当表征和聚类同步学习时会存在一些问题。具体来说，基于对比的自监督学习方法通常需要大量的负样本来使得所有样本的表征分离，但是负样本会带来类别冲突，进而影响下游的聚类性能；反之，基于非对比的自监督学习方法虽然避免了类别冲突问题，但是由于缺少负样本，与聚类任务联合优化时容易造成聚类崩溃。本报告将围绕这两个问题，分别介绍基于语义伪标签和原型对比的图像聚类算法...
针对聚类问题中的非随机性缺失数据,本文基于高斯混合聚类模型,分析了删失型数据期望最大化算法的有效性,并揭示了删失数据似然函数对模型算法的作用机制.从赤池弘次信息准则、信息散度等指标,比较了所提出方法与标准的期望最大化算法的优劣性.通过删失数据划分及指示变量,推导了聚类模型参数后验概率及似然函数,调整了参数截尾正态函数的一阶和二阶估计量.并根据估计算法的有效性理论,通过关于得分向量期望的方程得出算法...
增量式神经网络聚类算法
神经网络 增量学习 聚类算法 时间开销
2016/5/24
神经网络模型具有强大的问题建模能力，但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习，并且训练开销很大。针对传统算法的不足，提出了全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据，引入了新的神经元激励函数和突触调节函数，赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上，提出了一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入“胜者得全”式竞争等学习机制，在增量聚类过程中成功避免了“遗忘灾难”问题。...
一种基于神经网络的广义熵模糊聚类算法
模糊聚类 广义熵 增广拉格朗日方法 神经网络
2016/3/28
以模糊聚类为基础，将广义熵引入到模糊聚类的目标函数中，提出一种基于模糊熵的模糊聚类的统一形式，即广义熵模糊聚类模型；利用增广拉格朗日求解方法，以及Hopfield神经网络和复突触神经网络解决了基于广义熵的目标函数的优化问题，提出了基于神经网络的广义熵模糊聚类算法，表明了使用神经网络求解的收敛性；同时，给出一种用于确定增广拉格朗日乘子的迭代方法.实验中选取人工生成数据集和UCI标准数据集对提出的算法...
基于混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法
粗糙集 阴影集 粗糙模糊聚类 混合蛙跳算法
2015/10/20
针对粗糙模糊聚类算法对初值敏感、易陷入局部最优和聚类性能依赖阈值选择等问题, 提出一种混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法(SFLA-SRFCM). 通过设置自适应调节因子, 以增加混合蛙跳算法的局部搜索能力; 利用类簇上、下近似集的模糊类内紧密度和模糊类间分离度构造新的适应度函数; 采用阴影集自适应获取类簇阈值. 实验结果表明, SFLA-SRFCM 算法是有效的, 并且具有更好的聚类精度和有...
基于核距离的直觉模糊c均值聚类算法
直觉模糊集 直觉模糊聚类 核方法 无监督学习
2015/2/4
针对现有直觉模糊c均值聚类算法无法发现非凸聚类结构的缺陷，提出了一种基于核化距离的直觉模糊c均值聚类算法.算法在定义了基于核的直觉模糊欧式距离基础上，通过把聚类样本映射到高维特征空间，使原来没有显现的特征突现出来，从而能够更好地聚类.实验选择一组人工数据集及一组UCI数据集测试了本文算法，并将其与五种经典的聚类算法进行了比较.实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性.
为了利用功能核磁影像（FMRI, functional magnetic resonance imaging）数据进行轻度认知障碍（MCI, mild cognitive impairment）自动检测，对患者的fMRI数据进行聚类分析，得到患者大脑血氧依赖水平(BOLD, blood oxygen level dependence)的变化模式，并将异常模式用于疾病检测中。由于传统谱聚类算法需要计...
基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法
多视角数据 聚类 非负矩阵分解 特征权重
2014/6/21
为了在多视角聚类过程中同时考虑特征权重和数据高维性问题,提出一种基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法(Multiview Clustering Algorithm based on Feature Weighting and Non-negative Matrix Factorization,FWNMF-MC).FWNMF-MC算法根据每个视角中每个特征在聚类过程中的重要性,自动赋予不同的权...
球极平面逆投影迭代谱聚类算法
球极平面逆投影 谱聚类 偏振定理 模式识别
2014/3/20
提出一种相似矩阵迭代修正并聚类算法, 分为偏振定理的谱分离数据和球极平面逆投影的几何分离数据两步. 首先将数据谱分解, 得到低维距离矩阵; 然后投影到双随机矩阵, 隐式进行一次球极平面逆投影, 几何对称分离数据; 最后解算投影后坐标, 得到新相似矩阵. 实验在人工合成数据和自然数据上进行, 结果表明所提出算法修正了数据的相似度, 并获得了正确的聚类个数, 对尺度参数变化有较强的鲁棒性, 聚类性能比...
针对分类变量相似度定义存在的不足, 提出一种新的相似度定义. 利用新的相似度定义, 将数据集抽象为无向图, 将聚类过程转化为求无向图连通分量的过程, 进而提出一种基于连通分量的分类变量聚类算法. 为了定量地分析该算法的聚类效果, 针对类别归属已知的数据集, 提出一种新的聚类结果评价指标. 实验结果表明, 所提出的算法具有较高的聚类精度和聚类效率.
一种蜜蜂交配优化聚类算法
聚类 蜜蜂交配优化 粗糙集 K-means
2013/7/15
K-means算法因简单、高速等特点而被广泛应用,但该算法仍然存在依赖于初始聚类中心、易陷入局部最优等缺陷.为此,提出了一种蜜蜂交配优化聚类算法.该算法利用密度和距离初始化蜂群,并将局部搜索能力较强的粗糙集聚类算法作为工蜂的一种编码,以增强算法的局部搜索能力,最后在迭代过程中不断引入随机种群,增加种群的多样性,提高算法的全局寻优能力.实验结果表明,该算法不仅能有效抑制早熟收敛,而且具有较强的稳定性...
针对分布式数据流聚类算法存在的聚类质量不高、通信代价大的问题,提出了密度和代表点聚类思想相结合的分布式数据流聚类算法。该算法的局部站点采用近邻传播聚类,引入了类簇代表点的概念来描述局部分布的概要信息,全局站点采用基于改进的密度聚类算法合并局部站点上传的概要数据结构进而获得全局模型。仿真实验结果表明,所提算法能明显提高分布式环境下数据流的聚类质量,同时算法使用类簇代表点能够发现不同形状的聚簇并显著降...
提出了一种在动态网络中发现社团结构的增量式聚类算法．基于动态网络中相邻采样时刻网络拓扑变化较小的特点，将网络前一时刻的社团结构作为当前时刻的初始聚类结果，利用边的桥系数判断网络拓扑变化对聚类结果的影响，局部调整初始聚类，最终得到符合当前网络拓扑的社团结构．通过和马尔可夫聚类算法进行比较，验证了本算法的精确性和高效性．实验结果表明，利用增量聚类算法分析动态网络，避免了对当前网络的重新聚类，可以快速、...
依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征，提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义，根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序，并按照设计的连接策略构建无向图；然后以GN算法思想为参考，给出了一种基于边介数的权值矩阵计算方法，经过数据转换得到谱聚类相似矩阵；最后通过第一个极大本征间隙出现的位置来确定类个数，并利用经典聚类方法对特征向量空间中...