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基于自编码器的多模态深度嵌入式聚类 被引量：2
1
作者 徐慧英 董仕豪 +1 位作者 朱信忠 赵建民 《浙江师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第1期26-34,共9页
近年来,随着获取信息手段的增多,对高维度数据的聚类变得越来越难.利用深度学习与聚类分析相结合的方式,通过对深度聚类算法的深入调查与研究,提出了基于自编码器的多模态嵌入式聚类模型,该模型分别将自编码器、卷积自编码器、卷积变分... 近年来,随着获取信息手段的增多,对高维度数据的聚类变得越来越难.利用深度学习与聚类分析相结合的方式,通过对深度聚类算法的深入调查与研究,提出了基于自编码器的多模态嵌入式聚类模型,该模型分别将自编码器、卷积自编码器、卷积变分自编码器模型提取的特征进行自适应特征融合,再将融合后的特征输入深度聚类层得到聚类结果.多模态数据有助于提取更全面的数据信息,自适应特征融合能够很好地计算每个模态提取特征对融合特征的贡献度,从而提高无监督聚类算法的稳定性.提出的模型在4种公开数据集上进行了实验,验证了该模型的有效性,聚类结果优于现有流行的算法. 展开更多
关键词 无监督学习 嵌入式聚类 自编码器 多模态 自适应特征融合
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改进的判别嵌入式聚类算法 被引量：6
2
作者 支晓斌 燕华芳 《西安邮电大学学报》 2017年第1期34-37,43,共5页
针对判别嵌入式聚类算法对高维数据集聚类运行速度慢的问题,提出一种改进的判别嵌入式聚类算法。利用矩阵的QR分解对类间散度矩阵做特征分解,求得数据的变换预处理;再利用最大间距准则对变换预处理数据再次降维,通过降低判别嵌入式聚类... 针对判别嵌入式聚类算法对高维数据集聚类运行速度慢的问题,提出一种改进的判别嵌入式聚类算法。利用矩阵的QR分解对类间散度矩阵做特征分解,求得数据的变换预处理;再利用最大间距准则对变换预处理数据再次降维,通过降低判别嵌入式聚类算法时间复杂度来提高效率。对比实验结果表明,改进算法受平衡参数λ的影响较小,平均准确度高于判别嵌入式聚类算法和K均值聚类算法,运行效率也优于判别嵌入式聚类算法。 展开更多
关键词 判别嵌入式聚类 数据降维 最大间距准则 QR分解
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基于最小二乘法的判别嵌入式聚类算法 被引量：4
3
作者 支晓斌 芦玉良 《西安邮电大学学报》 2018年第2期55-60,共6页
改进判别嵌入式聚类算法,以提高其对高维大样本数据的聚类效率。先利用共轭梯度迭代方法求解以类标号编码矩阵为目标的最小二乘问题,得到数据的变换矩阵,对数据进行降维预处理,再进行判别嵌入式聚类。对数据的降维预处理可减少原算法的... 改进判别嵌入式聚类算法,以提高其对高维大样本数据的聚类效率。先利用共轭梯度迭代方法求解以类标号编码矩阵为目标的最小二乘问题,得到数据的变换矩阵,对数据进行降维预处理,再进行判别嵌入式聚类。对数据的降维预处理可减少原算法的时间复杂度,提高聚类效率。 展开更多
关键词 判别嵌入式聚类 数据降维 最小二乘法
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两阶段判别嵌入式聚类 被引量：2
4
作者 支晓斌 李亚兰 《西安邮电大学学报》 2018年第3期45-51,共7页
针对判别嵌入式聚类算法对高维数据聚类速度慢的问题,给出一种两阶段判别嵌入式聚类算法。对正则化类间散度矩阵做奇异值分解,得到数据的变换矩阵,对数据进行初次降维,并用判别嵌入式聚类算法中的经典降维方法对低维数据再次降维。通过... 针对判别嵌入式聚类算法对高维数据聚类速度慢的问题,给出一种两阶段判别嵌入式聚类算法。对正则化类间散度矩阵做奇异值分解,得到数据的变换矩阵,对数据进行初次降维,并用判别嵌入式聚类算法中的经典降维方法对低维数据再次降维。通过两次降维来减少判别嵌入式聚类算法的时间复杂度,提高聚类效率。 展开更多
关键词 数据降维 判别嵌入式聚类(DEC) 正则化 奇异值分解(SVD)
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两阶段判别嵌入模糊聚类 被引量：1
5
作者 支晓斌 牛传林 李亚兰 《西安邮电大学学报》 2019年第5期69-73,87,共6页
针对两阶段判别嵌入式聚类算法无法有效地反映数据的真实结构问题,提出一种两阶段判别嵌入模糊聚类算法。首先利用模糊C-均值算法对数据进行初始聚类,得到数据的初始隶属度矩阵,然后通过奇异值分解和求解最大散度差对数据降维处理,最后... 针对两阶段判别嵌入式聚类算法无法有效地反映数据的真实结构问题,提出一种两阶段判别嵌入模糊聚类算法。首先利用模糊C-均值算法对数据进行初始聚类,得到数据的初始隶属度矩阵,然后通过奇异值分解和求解最大散度差对数据降维处理,最后在低维子空间中对降维后的数据再次进行模糊C-均值聚类。通过对初始数据和降维后的数据进行模糊聚类提高算法的准确度。对比实验结果表明,该算法可获取最优聚类精度,并能更有效地反映数据的真实结构。 展开更多
关键词 数据降维 判别嵌入式聚类 模糊聚类
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基于深度卷积嵌入式聚类(DCEC)的海洋环境特征提取对渔情预报模型的改进研究--以西南印度洋大眼金枪鱼为例 被引量：1
6
作者 张天蛟 廖章泽 +3 位作者 宋博 袁红春 宋利明 张闪闪 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期105-117,共13页
为提高大眼金枪鱼(Thunnus obesus)延绳钓渔情预报模型的预测能力,本研究提出了一种基于深度卷积嵌入式聚类(DCEC)的海洋环境时空特征提取方法,结合广义可加模型(GAM)对西南印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔场进行预报。采用2018年1-12月0.041 ... 为提高大眼金枪鱼(Thunnus obesus)延绳钓渔情预报模型的预测能力,本研究提出了一种基于深度卷积嵌入式聚类(DCEC)的海洋环境时空特征提取方法,结合广义可加模型(GAM)对西南印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔场进行预报。采用2018年1-12月0.041 6°×0.041 6°的MODIS-Aqua和MODISTerra海表面温度三级反演图像数据(以日为单位)构建DCEC模型,基于Davies-Bouldi指数(DBI)确定最佳聚类数,在此基础上提取各月海表温度(SST)的类别特征值F M;采用美国国家海洋和大气管理局网站2018年1-12月1°×1°的Chl a浓度月平均值作为辅助环境特征因子;采用印度洋金枪鱼委员会2018年1-12月1°×1°的大眼金枪鱼延绳钓渔业数据(以月为单位),计算单位捕捞努力量渔获量(CPUE);将SST月类别特征值F M、Chl a浓度月平均值与CPUE数据进行时空匹配,构建改进GAM;采用SST月平均值、Chl a浓度月平均值与CPUE数据构建基础GAM;采用联合假设检验(F检验)验证模型解释变量对响应变量的影响;采用赤池信息准则(AIC)、均方误差(MSE)、绘制实测值和预测值的散点图并计算相关系数r,分析改进GAM相比于基础GAM的提升效果。实验结果表明:(1)基于DCEC模型提取的F M能够较好地反映西南印度洋海表温度的时空动态特征与规律,并与西南印度洋的气候条件、季风状况和水文特征等相互耦合;(2) F M相比SST平均值的因子解释率更高,对大眼金枪鱼CPUE影响更为显著,高渔获率集中在暖冷流交汇区域;(3)改进GAM相比基础GAM的AIC值降低了9.17%,MSE降低了26.7%,散点图显示改进GAM预测的CPUE对数值与实测CPUE对数值的相关性较显著,r为0.60。本研究证明了DCEC模型在海洋环境特征提取方面的有效性,可为后序大眼金枪鱼延绳钓渔情预报模型的改进研究提供参考。 展开更多
关键词 深度卷积嵌入式聚类 海洋环境特征 大眼金枪鱼 西南印度洋 渔情预报 广义可加模型
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