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结合LSA的中文谱聚类算法研究
文本聚类 潜在语义分析 奇异值分解 谱聚类
2010/3/1
传统的文本谱聚类需要的文本相似矩阵依赖于向量空间模型，忽略了词与词之间的语义关系，存在词频维数过高、计算代价高等问题。针对这些问题，提出了一种基于潜在语义分析（latent semantic analysis，LSA）的文本相似矩阵构造方法，利用奇异值分解（singular value decomposition，SVD）降维，在低维的语义空间表示文本，以此来提高同类文本间的语义相似度，并进行了相...
基于混沌和免疫应答的增量聚类新算法
人工免疫系统 增量聚类 免疫应答 混沌
2010/2/28
受免疫应答原理的启发, 提出了一种适用于增量数据聚类的人工免疫系统框架, 以及在此框架上的结合混沌的自组织增量聚类新算法, 称为免疫应答算法(Immune response algorithm, IRA). 新算法利用Logistic混沌序列生成初始抗体种群, 利用其多样性识别新增的不属于任何已知簇的数据, 该过程模拟了初次免疫应答. 同时, 初次免疫应答形成的记忆抗体可用于二次免疫应答, 即识别...
聚类有效性函数是用于评价聚类结果优劣的指标，准确地给出初始聚类类别数将使得聚类结果趋于合理化。根据模糊不确定性理论及聚类问题的基本特性，引入了新的紧密度度量指标Di（U；c），在此基础上提出了一个旨在寻求最优聚类类别数的有效性函数。该函数基于数据集的紧密度与分离度特征，综合考虑了数据成员的隶属度及数据集的几何结构。实验结果表明该有效性函数能够发现最优的聚类类别数，对于分类结构较为明确的数据集表现出...
一种新的数据流分形聚类算法
数据流 分形 分形维数 聚类
2010/2/23
提出了基于分形的数据流聚类算法，利用分形维数的变化程度来度量数据点与聚类的自相似程度，在噪音干扰下能发现反映数据流自然聚集状态的任意形状的聚类。实验证明，FClustream算法是一种高效的数据流聚类算法。
基于判别分析的半监督聚类方法
半监督聚类 成对约束 主成分分析 线性判别分析
2010/2/23
与无监督聚类相比，半监督聚类是利用一部分先验信息来更好地挖掘和理解数据的内在结构，并紧密遵从用户的偏好。现有的典型半监督聚类算法仅仅适合于低维数据，文中提出一种新颖的基于判别分析的半监督聚类算法来解决高维数据聚类问题。新算法首先使用主成分分析来投影高维数据，进一步在投影空间中，使用基于球形K均值聚类算法对数据聚类；然后利用聚类结果，使用线性判别分析降维输入空间数据；最后在投影空间中对数据再次聚类。...
基于子聚类约简支持向量机的说话人识别研究
支持向量机 模糊核子聚类 非边界聚类区过滤 聚类区向量集约简
2010/2/23
由于支持向量具有边界性，在利用语音训练集对基于支持向量机（SVM）的说话人识别系统进行训练之前，需要对该训练集进行约简。考虑到该训练集一般十分庞大且具有非线性可分的特性，提出子聚类约简的概念。首先对训练集进行模糊核子聚类并过滤掉非边界的聚类区，然后依照提出的算法对保留的聚类区中的向量集做进一步地约简，使支持向量集更加集中在边界。理论和实践表明，经过两层的约简既保留了充足支持向量，保证了SVM良好的...
小波变换和硬C均值聚类的数字水印算法
小波变换 硬C均值聚类 双混沌系统
2010/2/23
提出一种基于硬C均值聚类的小波域数字图像水印算法。该算法利用人类视觉特性对小波域的低频子图进行硬C均值聚类，确定可嵌信息区域，在可嵌信息区域内通过交换相邻小波域系数值嵌入二值水印图像；双混沌序列的使用增强了水印系统的安全性。实验结果表明：该算法不仅具有良好的透明性，而且对叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切，改变图像核心部分等恶意攻击具有高鲁棒性。
一种带克隆选择的粒子群动态聚类算法
克隆选择 粒子群 聚类有效性 亲合力
2010/2/14
针对聚类数不确定的高维、大规模数据聚类问题,提出以粒子群优化算法为基础、引入克隆选择算子的聚类分析算法。该算法利用粒子群的优化搜索机制搜索聚类中心向量,并根据适应度高低控制粒子的克隆数量和变异幅度,达到有效避免陷入局部最优的目的,并能克服传统聚类算法对初始值敏感的缺点,提高了算法的稳定性。仿真实验结果表明,该算法不仅能正确得出聚类簇数,而且聚类正确率较对比算法提高了至少7.0％。
近年来，复杂网络中的社团发现越来越受到研究人员的关注并且许多方法被提了出来。在这种背景下，最近李等人提出了一种用来评估社团质量的函数，称之为模块密度函数（即D值）。该函数显示了较高的D值对应于较好的社团结构，然而，优化该函数是一个NP难问题。通过模块密度函数D的半指导聚类优化，论证了模块密度函数的半指导聚类与核k方法的等价性并提出了一种新的半指导核聚类检测复杂网络社团方法。在一个经典的计算机产生的...
基于直方图加权的半模糊聚类
直方图 模糊C-均值聚类算法（FCM） 硬C-均值聚类算法（HCM） 半模糊加权聚类 Otsu 影像分割
2010/2/8
通过分析影像数据的特点，利用直方图的统计特性，结合HCM收敛速度快的优点，提出了一种基于直方图加权的半模糊化的聚类算法，此方法结合了全局与局部信息，提高了聚类的速度，改善了聚类的效果；采用Lena和脑影像实验与传统算法作比较证明了该算法的效果更好，并对一副97 658k的影像进行处理，证明了该算法效率高。
对客户的交易数据进行聚类是客户行为分析的一个重要手段。针对客户交易数据维数高的特点，提出了基于EMD和K-means的顾客行为聚类算法。首先利用EMD和自底向上分段算法实现交易数据序列维度的约简，再利用K-means算法完成降维后序列的聚类，最后利用每个类别中购买率较高的商品作为该类的描述，为商家提供促销依据。该聚类算法一方面可以有效实现客户行为的聚类，另一方面，由于算法对交易数据序列进行了降维处...
在传统的马尔可夫随机场(MRF)的图像建模方法基础上利用合成孔径雷达(SAR)图像的固有特性对Gibbs-MRF模型进行改进复原SAR图像，并进一步提出用数字形态学中连通性理论进行图像分割。在SAR图像像素空间的邻域内，估计最大后验概率（MAP）时引用Gamma分布代替传统的瑞利分布恢复数据，同时利用像素强度值相关性的连通模型将目标较好地提取出来。充分利用了SAR图像的数字形态信息和像素强度之间的...
基于Web页面结构和主色调的聚类算法
聚类 Web挖掘 链接结构
2010/1/20
针对目前Web聚类准确率不高的问题，提出一种基于Web页面链接结构和页面中图片主色调特征的聚类算法。通过分析Web页面中的链接结构和Web页面中所显示图片的主色调来比较页面之间的相似度，对Web站点中的Web页面进行聚类。聚类过程兼顾Web页面结构和页面的主要色彩特征。系统实验结果表明，该算法能有效提高聚类的准确性。
基于变精度粗糙集的Web用户聚类方法
粗糙聚类 变精度粗糙聚类 相似β上近似
2010/1/20
针对Web使用挖掘中的用户聚类问题，提出一种基于变精度粗糙集理论的粗糙聚类方法，该方法放宽经典粗糙集中不可区分关系的传递性将其扩展为相容关系，使用变精度粗糙集的相对错误分类率β来形成新的相似β上近似，从而将一个用户划分到多个聚类，该方法不需要区分用户会话，降低了数据预处理的难度，通过理论推导和实例证明了其有效性。