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基于扩展和网格的多密度聚类算法 被引量：25
1
作者 邱保志 沈钧毅 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1011-1014,1019,共5页
提出了网格密度可达的聚类概念和边界处理技术,并在此基础上提出一种基于扩展的多密度网格聚类算法.该算法使用网格技术提高聚类的速度,使用边界处理技术提高聚类的精度,每次聚类均从最高的密度单元开始逐步向周围扩展形成聚类.实验结... 提出了网格密度可达的聚类概念和边界处理技术,并在此基础上提出一种基于扩展的多密度网格聚类算法.该算法使用网格技术提高聚类的速度,使用边界处理技术提高聚类的精度,每次聚类均从最高的密度单元开始逐步向周围扩展形成聚类.实验结果表明,该算法能有效地对多密度数据集和均匀密度数据集进行聚类,具有聚类精度高等优点. 展开更多
关键词 聚类算法 多密度数据集 边界处理 扩展聚类 网格聚类
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基于网格相对密度差的扩展聚类算法 被引量：12
2
作者 黄红伟 黄天民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第6期1702-1705,共4页
针对现有的多密度聚类算法对参数依赖性较高、聚类精度较低等问题,提出一种基于网格相对密度差的扩展聚类算法(ECRGDD)。首先,该算法给出一种网格划分方法,通过统计数据点的分布情况选取相对密集区域,采用近邻估计法计算网格划分大小的... 针对现有的多密度聚类算法对参数依赖性较高、聚类精度较低等问题,提出一种基于网格相对密度差的扩展聚类算法(ECRGDD)。首先,该算法给出一种网格划分方法,通过统计数据点的分布情况选取相对密集区域,采用近邻估计法计算网格划分大小的标准;接着,提出网格相对密度差的概念,根据网格密度值选取初始单元,通过计算网格之间的相对密度差围绕初始单元进行扩展聚类;最后,给出边界点提取技术,采用构建模糊函数的方法对边界单元进行处理。实验结果表明,该算法能有效地对不规则、多样化分布的数据集进行聚类,并能较好地分离出噪声,聚类精度较高。 展开更多
关键词 多密度聚类算法 网格相对密度差 扩展聚类 近邻估计法 边界点 模糊函数
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一种基于数据流的软子空间聚类算法 被引量：31
3
作者 朱林 雷景生 +1 位作者 毕忠勤 杨杰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2610-2627,共18页
针对高维数据的聚类研究表明,样本在不同数据簇往往与某些特定的数据特征子集相对应.因此,子空间聚类技术越来越受到关注.然而,现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究... 针对高维数据的聚类研究表明,样本在不同数据簇往往与某些特定的数据特征子集相对应.因此,子空间聚类技术越来越受到关注.然而,现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究中.为此,利用模糊可扩展聚类框架,与熵加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的熵加权流数据软子空间聚类算法——EWSSC(entropy-weighting streaming subspace clustering).该算法不仅保留了传统软子空间聚类算法的特性,而且利用了模糊可扩展聚类策略,将软子空间聚类算法应用于流数据的聚类分析中.实验结果表明,EWSSC算法对于高维数据流可以得到与批处理软子空间聚类方法近似一致的实验结果. 展开更多
关键词 子空间聚类 数据流聚类 可扩展聚类 模糊聚类 文本聚类
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面向稀疏高维大数据的扩展增量模糊聚类算法 被引量：19
4
作者 钱雪忠 姚琳燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期75-81,88,共8页
模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与... 模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与扩展增量聚类算法spFCM、oFCM和rseFCM相结合,得到对应的扩展增量模糊聚类算法spHF(c+l)M、oHF(c+l)M以及rseHF(c+l)M。实验结果表明,与spFCM算法、oFCM算法和rseFCM算法相比,扩展增量模糊聚类算法对初始中心点的选择敏感性较低,能较好地处理大规模稀疏高维数据集,且在合适的分块大小下具有更优的聚类性能。 展开更多
关键词 扩展聚类算法 条件聚类 稀疏高维大数据 模糊聚类 初始中心点
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模糊加权流数据软子空间的聚类算法 被引量：1
5
作者 朱林 雷景生 +1 位作者 毕忠勤 徐菲菲 《上海电力学院学报》 CAS 2013年第6期553-557,共5页
现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究.利用模糊可扩展聚类框架,与模糊加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的模糊加权流数据软子空间聚类算法(FWSSC).实验结... 现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究.利用模糊可扩展聚类框架,与模糊加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的模糊加权流数据软子空间聚类算法(FWSSC).实验结果表明,FWSSC对于高维流数据可以得到与批处理软子空间聚类方法近似一致的实验结果. 展开更多
关键词 子空间聚类 数据流聚类 可扩展聚类 模糊聚类
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参数可调的自扩展聚类算法及其应用 被引量：1
6
作者 张洪涛 张坤 马培军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1695-1698,共4页
针对大规模样本聚类的时间复杂度过高和聚类结果对经验参数设置的依赖性过强的问题,提出一种基于密度网格可变参数的自扩展聚类算法.算法将数据空间分割成相同大小的网格单元,再将样本归一化后映射到相应的网格单元中,然后从指定密度较... 针对大规模样本聚类的时间复杂度过高和聚类结果对经验参数设置的依赖性过强的问题,提出一种基于密度网格可变参数的自扩展聚类算法.算法将数据空间分割成相同大小的网格单元,再将样本归一化后映射到相应的网格单元中,然后从指定密度较大的网格单元向周围扩展,直到其平均密度达到指定的下限或可扩展的聚类边界为止.聚类过程中,通过下限密度和均值密度限制聚类间的过度扩展,如果有效样本的比率低于阈值,则自适应调整扩展密度并重新聚类.仿真试验表明,本算法可以以较小的时间代价获得较高的聚类精度和有效样本率. 展开更多
关键词 自扩展聚类 密度网格 模糊神经网络
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