基于三支动态阈值K-means聚类的入侵检测算法 被引量：21

1

作者 解滨 董新玉 梁皓伟 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期64-70,共7页

K-means算法以硬聚类划分思想被广泛应用于入侵检测系统,这种严格的边界划分方法在对许多新衍生类入侵数据检测时,易出现检测率低、误检率高的情况。同时,当处理复杂网络访问数据时,采用固定的k值不够灵活,也影响检测的准确性。结合三... K-means算法以硬聚类划分思想被广泛应用于入侵检测系统,这种严格的边界划分方法在对许多新衍生类入侵数据检测时,易出现检测率低、误检率高的情况。同时,当处理复杂网络访问数据时,采用固定的k值不够灵活,也影响检测的准确性。结合三支决策思想,对传统K-means算法进行了改进,提出了基于三支动态阈值K-means聚类的入侵检测算法。该算法通过动态阈值调整,可以优化聚类的数量,在一定程度上消除了固定k值对入侵检测效果的影响。将离群的不确定性网络数据进行分离和延迟判断,通过二次聚类重新划分后再做决策。在KDD Cup99数据集上实验结果表明,当攻击类型逐渐增多、攻击行为更加复杂时,改进后的K-means算法在检测率和误检率上显著优于传统K-means算法。 展开更多

关键词 入侵检测 K-MEANS算法 三支聚类 KDD Cup99

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三支聚类分析 被引量：12

2

作者 于洪 《数码设计》 2016年第1期31-35,30,共6页

受三支决策理论的启发,该文介绍了一种新的聚类策略,即三支决策聚类,简称三支聚类。在三支聚类分析中,类簇不再用一个集合表示,而是用两个集合来表示。这两个集合分别叫做这个类的核心域和边缘域。位于核心域的对象是类中的典型对象;位... 受三支决策理论的启发,该文介绍了一种新的聚类策略,即三支决策聚类,简称三支聚类。在三支聚类分析中,类簇不再用一个集合表示,而是用两个集合来表示。这两个集合分别叫做这个类的核心域和边缘域。位于核心域的对象是类中的典型对象;位于边缘域中的对象是类中的边缘对象,他们可能属于这个类,也可能不属于这个类。这种三支表示既能够处理传统的硬聚类也能处理软聚类任务。随后,该文介绍了基于评价函数的三支决策聚类模型,并给出一种基于k-means的三支决策聚类方法作为实例分析。最后,该文综述了近年来三支聚类方面的研究成果以及发展方向。 展开更多

关键词 聚类 三支决策 不确定性 硬聚类 软聚类

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基于动态邻域的三支聚类分析 被引量：11

3

作者 王平心 刘强 +1 位作者 杨习贝 米据生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期62-66,89,共6页

目前,大多数聚类方法是二支聚类,即对象要么属于一个类,要么不属于一个类,聚类的结果必须具有清晰的边界。然而,将某些不确定的对象强制分配到某个类中将降低聚类结果的结构和精度。三支聚类是一种重叠聚类,它采用核心域和边界域来表示... 目前,大多数聚类方法是二支聚类,即对象要么属于一个类,要么不属于一个类,聚类的结果必须具有清晰的边界。然而,将某些不确定的对象强制分配到某个类中将降低聚类结果的结构和精度。三支聚类是一种重叠聚类,它采用核心域和边界域来表示每个类别,较好地处理了具有不确定性对象的聚类问题。提出了一种使用样本邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法。该方法利用二支聚类的结果和每个类中元素的邻域是否完全包含在该类中来对集合进行收缩,同时利用不在该类中的元素的邻域是否与该类有交集来进行扩张。收缩的区域称为核心域,扩张域和核心域的差集称为边界域。在UCI数据集上的实验结果显示,该方法在提高聚类结果的结构和F1值方面有较好的效果。 展开更多

关键词 三支聚类 邻域 K-MEANS聚类 谱聚类

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负载敏感的云任务三支聚类评分调度研究 被引量：11

4

作者 吴俊伟 姜春茂 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期316-322,共7页

在云计算商业化的服务模式中,追求服务质量、负载均衡与经济原则的多目标优化调度。针对集群资源使用率偏低的现象,提出了三支聚类评分(three-way clustering weight,TWCW)算法,首先分析云任务的多样化需求与资源的动态特性,采用三支聚... 在云计算商业化的服务模式中,追求服务质量、负载均衡与经济原则的多目标优化调度。针对集群资源使用率偏低的现象,提出了三支聚类评分(three-way clustering weight,TWCW)算法,首先分析云任务的多样化需求与资源的动态特性,采用三支聚类算法对任务集合聚类划分,然后结合任务属性对类簇对象进行评分调度。基于Cloudsim实验模拟表明:相比于k-means与FCM聚类调度,三支聚类评分算法(TWCW)在任务平均响应时间与资源利用率等方面均有显著提升。 展开更多

关键词 云计算 优化调度 多样化需求 动态资源 三支聚类 评分调度 任务响应时间 资源使用率

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基于三支决策的密度敏感谱聚类 被引量：6

5

作者 凡嘉琛 王平心 杨习贝 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期59-66,共8页

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边... 将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。 展开更多

关键词 三支决策 三支聚类 密度敏感 相似性度量

原文传递

基于三支决策的高斯混合聚类研究 被引量：8

6

作者 万仁霞 王大庆 苗夺谦 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2021年第5期806-815,共10页

针对隶属关系不明确的情况,即样本点属于多个类别的概率接近,高斯混合模型聚类存在较大的误判风险的问题,将三支决策思想融入高斯混合模型中,提出一种基于三支决策的高斯混合聚类算法。新算法计算出数据对象属于各个类簇的后验概率作为... 针对隶属关系不明确的情况,即样本点属于多个类别的概率接近,高斯混合模型聚类存在较大的误判风险的问题,将三支决策思想融入高斯混合模型中,提出一种基于三支决策的高斯混合聚类算法。新算法计算出数据对象属于各个类簇的后验概率作为决策评价函数,用于确定聚类结果的正域和边界域。由于新算法对边界对象采取了比一般高斯混合聚类算法更加谨慎的操作,避免了直接做出对象属于某一类或不属于某一类的决策所需承担的风险,从而有效减小了误判代价。实验进一步表明,所提出的算法不仅继承了高斯混合聚算法的特点,具有良好的聚类性能,而且还对于非球形数据簇表现出优良的聚类效果。 展开更多

关键词 三支决策 高斯混合模型 聚类 后验概率 边界域

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基于机器学习的三支决策研究综述

7

作者 刘盾 高璐玥 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期11-25,共15页

三支决策是粒计算领域一个重要研究方向,其符合人类思维和认知特点,能有效处理实际决策过程中的不确定性问题。三支决策通过引入延迟决策,可以有效降低决策成本和代价,增强对不确定性决策过程的控制并提高模型的可解释性。因此,融合三... 三支决策是粒计算领域一个重要研究方向,其符合人类思维和认知特点,能有效处理实际决策过程中的不确定性问题。三支决策通过引入延迟决策,可以有效降低决策成本和代价,增强对不确定性决策过程的控制并提高模型的可解释性。因此,融合三支决策思想的机器学习方法值得深入研究和探讨。首先,介绍了三支决策基本模型;其次,运用CiteSpace和VOSviewer软件分析了国内外基于机器学习的三支决策领域的研究现状;再者,从研究问题、模型方法和应用背景等角度出发,聚焦于三支决策与聚类模型、分类模型、推荐系统、深度学习模型的融合,整理并总结了现有的研究方法与成果;最后,对基于机器学习的三支决策发展趋势作出了展望。 展开更多

关键词 三支决策 机器学习 三支聚类 三支分类 三支推荐

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一种融合三支决策理论的改进K-means算法 被引量：7

8

作者 夏月月 张以文 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第4期724-731,共8页

传统的K-means算法及其改进算法在对数据集进行聚类划分时通常精确地确定样本点与聚簇的隶属关系,没有充分考虑隶属关系模糊的边界点.本文提出一种结合三支决策理论的改进算法TK-means.首先,将数据空间分为核心区域和边缘区域分别处理,... 传统的K-means算法及其改进算法在对数据集进行聚类划分时通常精确地确定样本点与聚簇的隶属关系,没有充分考虑隶属关系模糊的边界点.本文提出一种结合三支决策理论的改进算法TK-means.首先,将数据空间分为核心区域和边缘区域分别处理,解决K-means算法对所有样本点统一处理造成的聚类结果不准确的问题;其次,结合网格聚类算法中划分网格的思想快速确定核心点和边缘点;最后,设计了新的初始聚类中心确定方法,可有效解决K-means算法初始聚类中心随机选择使得聚类结果不稳定的问题.通过模拟数据集和UCI数据集的大量实验证明,TK-means算法比现有经典的K-means及其改进算法拥有更好的性能. 展开更多

关键词 三支决策 K-MEANS 划分聚类算法

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基于ε邻域的三支决策聚类分析 被引量：4

9

作者 刘强 施虹 +1 位作者 王平心 杨习贝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期140-144,共5页

传统的聚类方法大都是二支决策,即决策一个元素属于一个类或者不属于一个类。然而在处理不确定性信息时,强制将其中的元素划分到一个类中,往往容易带来较高的决策风险。三支决策聚类将确定的元素放入核心域中,将不确定的元素放入边界域... 传统的聚类方法大都是二支决策,即决策一个元素属于一个类或者不属于一个类。然而在处理不确定性信息时,强制将其中的元素划分到一个类中,往往容易带来较高的决策风险。三支决策聚类将确定的元素放入核心域中,将不确定的元素放入边界域中延迟决策,可以有效地降低决策风险。利用数学形态学中膨胀与腐蚀的思想,提出了一种使用样本的ε邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法。该方法在二支聚类的结果上,利用每个类中元素的ε邻域收缩得到核心域,扩张得到边界域。在UCI数据集上的实验结果显示该方法可以降低聚类结果的DBI,提高聚类结果的平均轮廓系数和准确率。 展开更多

关键词 三支聚类 邻域 K-MEANS聚类 k-medoid聚类 FUZZY c-means聚类

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基于阴影集的多粒度三支聚类集成 被引量：5

10

作者 姜春茂 赵书宝 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1524-1532,共9页

聚类集成旨在通过融合多个不同的基聚类结果得到一个统一的类簇划分.针对现实环境中的模糊和不确定性数据,本文提出了一种基于阴影集的多粒度三支聚类集成算法.算法首先使用FCM聚类产生一组有差异性的基聚类成员,并通过阴影集构造三支聚... 聚类集成旨在通过融合多个不同的基聚类结果得到一个统一的类簇划分.针对现实环境中的模糊和不确定性数据,本文提出了一种基于阴影集的多粒度三支聚类集成算法.算法首先使用FCM聚类产生一组有差异性的基聚类成员,并通过阴影集构造三支聚类.然后引入多粒度粗糙集构建了四个近似集合,将每一个类簇划分为一个核心域和三个边界域.最后对边界域中的数据依次划分到核心域中,无法划分的对象则留在边界域,最终得到了三支聚类集成的结果.实验结果表明,本算法在准确率、调整兰德系数和归一化互信息方面,与多种现有的聚类集成算法相比得到了更好的聚类集成结果. 展开更多

关键词 聚类集成 三支聚类 多粒度 模糊c均值(FCM) 阴影集

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一种基于三支聚类的快速KNN算法 被引量：4

11

作者 赵书宝 姜春茂 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第9期1845-1851,共7页

KNN算法以其稳定性好、准确率高等特点受到了广泛的应用.但其分类效率与训练样本的规模呈正比,在面对大规模、高维度的数据时分类效率较低.一些改进的KNN算法通过聚类对训练样本进行裁切,从而降低训练样本的规模,提高分类效率,然而待测... KNN算法以其稳定性好、准确率高等特点受到了广泛的应用.但其分类效率与训练样本的规模呈正比,在面对大规模、高维度的数据时分类效率较低.一些改进的KNN算法通过聚类对训练样本进行裁切,从而降低训练样本的规模,提高分类效率,然而待测样本近邻点的缺失导致其分类准确率降低.为此,本文提出了一种基于三支聚类的快速KNN算法(TWC-KNN).算法首先通过阴影集对FCM聚类结果的隶属度矩阵进行处理,从而构造三支聚类,将训练样本划分到类簇的核心域、边界域和琐碎域.根据待测样本与类簇中心的位置重新构造训练集,然后进行KNN分类.在8组不同的UCI数据集上进行了相关实验测试,结果表明,相比于传统的KNN算法和3种改进的KNN算法,TWC-KNN在分类准确率和分类效率上均有所提高. 展开更多

关键词 KNN分类 阴影集 三支决策 三支聚类 FCM

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基于三支决策的灰色可能度聚类方法及应用

12

作者 杜俊良 刘思峰 +2 位作者 刘勇 李志远 张维亮 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期23-28,共6页

针对经典的灰色可能度聚类评估模型难以判定决策对象的灰类归属和过度聚类等问题,利用三支决策的思想和方法,通过引入三支灰类的概念描述决策对象和灰类之间的不确定聚类关系;将其代替灰色定权聚类中的灰类和严格的聚类关系,构建基于三... 针对经典的灰色可能度聚类评估模型难以判定决策对象的灰类归属和过度聚类等问题,利用三支决策的思想和方法,通过引入三支灰类的概念描述决策对象和灰类之间的不确定聚类关系;将其代替灰色定权聚类中的灰类和严格的聚类关系,构建基于三支决策的灰色可能度聚类方法,并采用决策粗糙集中的贝叶斯推理确定聚类阈值;最后,以案例验证所提方法的有效性和合理性。结果表明:本文所构建的模型是经典灰色可能度聚类评估模型的拓展和泛化,可以有效避免过度聚类,降低决策风险,提高聚类可靠性。 展开更多

关键词 灰色聚类 三支决策 不确定聚类 聚类阈值

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基于三支决策的非重叠社团划分 被引量：5

13

作者 方莲娣 张燕平 +3 位作者 陈洁 王倩倩 刘峰 王刚 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期293-300,共8页

基于三支决策理论,提出了一种基于三支决策的非重叠社团划分算法(N-TWD),该方法将初始聚类形成的重叠社团进行二次划分以形成最终的非重叠社团。N-TWD算法首先利用层次聚类形成有重叠的社团结构,将两个存在重叠的社团的左边社团中非重... 基于三支决策理论,提出了一种基于三支决策的非重叠社团划分算法(N-TWD),该方法将初始聚类形成的重叠社团进行二次划分以形成最终的非重叠社团。N-TWD算法首先利用层次聚类形成有重叠的社团结构,将两个存在重叠的社团的左边社团中非重叠部分定义为正域,右边社团中非重叠部分定义为负域,而两个社团的重叠部分定义为边界域。然后,针对边界域中的节点,分别计算边界域中节点与正域和负域的社团归属度B_P、B_N进行二次划分。对于二次划分后仍然留在边界域中的节点将利用投票的方法决定其最终归属,最终获得非重叠的社团结构。本文选取4个经典社交网络数据集和1个真实世界数据集对N-TWD算法进行了验证,相比较其他社团划分算法(GN、NFA、LPA、CACDA),N-TWD时间复杂度较低,总体获取的社团模块度值更高。 展开更多

关键词 复杂网络 社团划分 重叠节点 三支决策理论 粒化系数 层次聚类 社团结构 节点归属度

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基于层次聚类的三支决策移动策略 被引量：4

14

作者 徐怡 骆帆 王敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第6期92-99,共8页

治略是三支决策TAO模型中的一个重要步骤,是实现对象移动的重要手段。通过实施策略,促使对象从不利区域移动到有利区域。近年来,对于治略方面的研究,学者们提出了两种移动策略,一种是基于区域的移动,另一种是基于对象的移动。然而,这两... 治略是三支决策TAO模型中的一个重要步骤,是实现对象移动的重要手段。通过实施策略,促使对象从不利区域移动到有利区域。近年来,对于治略方面的研究,学者们提出了两种移动策略,一种是基于区域的移动,另一种是基于对象的移动。然而,这两种移动策略都是从单层次的角度分析和制定移动策略,并未从多层次上考虑移动策略的制定。因此,为了制定多个层次上的移动策略,文中引入层次聚类,提出了一种基于层次聚类的三支决策移动策略模型。首先,使用层次聚类,将不利区域中的对象划分成不同的层次,每一层次上的聚类结果不同。然后,根据全局属性值频率最高准则,为每个层次中的簇制定一个移动策略,不同的簇有不同的移动策略。此外,文中还利用移动过程中产生的收益和代价,对不同层次上的移动策略进行评估。最后,实验结果证明了所提模型的有效性。 展开更多

关键词 三支决策 TAO模型 层次聚类 移动策略 多层次

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基于稳定性的三支聚类 被引量：3

15

作者 杨鑫 施虹 +1 位作者 王平心 徐刚 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期546-552,共7页

二支聚类要求聚类结果必须具有清晰的边界,即每个对象要么属于一个类,要么不属于一个类.然而在许多实际问题中,一个对象和类别可能会有三种关系:即确定属于、确定不属于和无法确定.为了克服二支聚类的这一问题,三支聚类使用核心域,边界... 二支聚类要求聚类结果必须具有清晰的边界,即每个对象要么属于一个类,要么不属于一个类.然而在许多实际问题中,一个对象和类别可能会有三种关系:即确定属于、确定不属于和无法确定.为了克服二支聚类的这一问题,三支聚类使用核心域,边界域和琐碎域来表示每个类别,较好地处理了具有不确定性对象的聚类问题.给出一种基于样本稳定性的三支聚类算法.首先使用聚类集成的结果计算出每个数据的稳定性,然后基于阈值将这些数据元素分为两部分:核与环.对核中的数据采用硬聚类进行聚类,对环中的数据通过比较环中数据到聚类中心的距离将它们分到相应类的边界域中.通过以上策略,可以得到三支聚类的核心域和边界域.在UCI数据集上的实验结果显示,该方法能更好地显示出聚类的结构。 展开更多

关键词 聚类集成 稳定性 二支聚类 三支聚类

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基于差异性度量的基础聚类三支过滤算法 被引量：3

16

作者 梁伟 段晓东 徐健锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期136-144,共9页

基础聚类成员预处理是聚类集成算法中的一个重要研究步骤。众多研究表明,基础聚类成员集合的差异性会影响聚类集成算法性能。当前聚类集成研究围绕着生成基础聚类和优化集成策略展开,而针对基础聚类成员的差异性度量及其优化的研究尚不... 基础聚类成员预处理是聚类集成算法中的一个重要研究步骤。众多研究表明,基础聚类成员集合的差异性会影响聚类集成算法性能。当前聚类集成研究围绕着生成基础聚类和优化集成策略展开,而针对基础聚类成员的差异性度量及其优化的研究尚不完善。文中基于Jaccard相似性提出一种基础聚类成员差异性度量指标,并结合三支决策思想提出了基础聚类成员差异性三支过滤方法。该方法首先设定基础聚类成员的三支决策的初始阈值α(0)和β(0),然后计算各个基础聚类成员的差异性度量指标,进而实施三支决策。其决策策略为:当基础聚类成员的差异性度量指标小于指定阈值α(0)时,删除该基础聚类成员;当基础聚类成员的差异性度量指标大于指定阈值β(0)时,保留该基础聚类成员;当基础聚类成员的差异性度量指标大于α(0)且小于β(0)时,该基础聚类成员被归入三支决策边界域等待进一步判断。当结束一轮三支决策后,算法将重新计算三支决策阈值α(1)和β(1)并对上轮三支决策边界域重新进行三支决策,直至没有基础聚类成员被归入三支决策边界域或达到指定迭代次数。对比实验表明基础差异性度量的基础聚类三支过滤方法能够有效地提升聚类集成效果。 展开更多

关键词 基础聚类过滤 三支决策 三支优化 聚类集成 差异性度量

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聚类不确定性的三支决策方法综述

17

作者 聂斌 靳海科 +4 位作者 张玉超 郑学鹏 陈星鑫 苗震 李欢 《现代信息科技》 2024年第18期25-32,38,共9页

由于数据有复杂性、多样性和不确定性的特点,聚类通常存在不确定性,这种不确定性是指聚类结果的不一致性,从而影响分析的准确性,而通过三支决策方法构建不确定域,对不确定域进行延迟决策,能够带来一系列的优势。近些年来,这个研究热点... 由于数据有复杂性、多样性和不确定性的特点,聚类通常存在不确定性,这种不确定性是指聚类结果的不一致性,从而影响分析的准确性,而通过三支决策方法构建不确定域,对不确定域进行延迟决策,能够带来一系列的优势。近些年来,这个研究热点涌现许多重要的工作。对聚类不确定的三支决策方法模型和研究方向进行介绍,按照三支聚类构建过程中遇到的问题进行总结。首先,给出三支聚类的表现形式。其次,分别阐述如何构建三支聚类的核心域和边界域,如何确定阈值,如何设计有效性指标,并介绍其中具有代表性的工作。最后,对聚类不确定的三支决策方法进行总结,并展望未来的研究方向。 展开更多

关键词 聚类 不确定性 三支聚类 核心域 边界域 阈值 有效性指标

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基于三支特征表示的抽象画情感聚类分析

18

作者 赵婧琦 李宇蕊 +1 位作者 杜明晶 刘静玮 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期882-888,共7页

针对绘画图像情感标注所需资源巨大的问题,设计一种针对抽象画图像的情感聚类方法。提出一种基于三支决策的颜色特征表示方法和纹理特征表示方法,结合改进的深度学习模型,从抽象画图像中提取颜色特征、纹理特征和高层语义特征;使用多核... 针对绘画图像情感标注所需资源巨大的问题,设计一种针对抽象画图像的情感聚类方法。提出一种基于三支决策的颜色特征表示方法和纹理特征表示方法,结合改进的深度学习模型,从抽象画图像中提取颜色特征、纹理特征和高层语义特征;使用多核k均值算法,自适应地融合3种特征,实现图像的情感聚类分析。实验结果表明,在MART和Deviant-Art数据集上,与4种基准方法相比,提出方法在准确度、Fowlkes-Mallows指数和标准化互信息上分别平均提高了30、23和49个百分点。提出方法在抽象画图像的情感聚类分析应用中表现出色,这也为其它绘画作品的无监督情感分析研究提供了参考。 展开更多

关键词 三支决策 抽象画 多核聚类 情感分析 特征融合 多视图聚类 卷积神经网络

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结合灰狼优化算法和动态邻域的三支密度峰值聚类算法

19

作者 陈沛琦 黄春梅 《长江信息通信》 2024年第1期70-73,77,共5页

针对密度峰值聚类算法聚类效果受截断距离dc的取值影响较大以及传统二支聚类处理不确定数据强制划分带来的决策错误,提出结合灰狼优化算法和动态邻域的三支密度峰值聚类算法。首先,为解决截断距离dc的选取难问题,将聚类内部指标Silhoue... 针对密度峰值聚类算法聚类效果受截断距离dc的取值影响较大以及传统二支聚类处理不确定数据强制划分带来的决策错误,提出结合灰狼优化算法和动态邻域的三支密度峰值聚类算法。首先,为解决截断距离dc的选取难问题,将聚类内部指标Silhouette指标作为目标函数,利用灰狼优化算法(GWO)的全局寻优能力求解最优的截断距离dc;为了使不确定数据的划分更加合理,结合动态邻域的思想,利用K近邻算法将二支聚类结果转化为三支聚类结果。通过在人工数据集以及UCI真实数据集的实验验证,该算法的聚类精度和总体性能优于其他5种对比算法。 展开更多

关键词 密度峰值聚类 灰狼优化算法 三支聚类 截断距离

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基于三支决策的多视图低秩稀疏子空间聚类算法

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作者 方英杰 贾天夏 +1 位作者 徐怡 骆帆 《计算机系统应用》 2024年第3期134-145,共12页

多视图子空间聚类是一种从子空间中学习所有视图共享的统一表示,挖掘数据潜在聚类结构的方法.作为一种处理高维数据的聚类方法,子空间聚类是多视图聚类领域的研究热点之一.多视图低秩稀疏子空间聚类是一种结合了低秩表示和稀疏约束的子... 多视图子空间聚类是一种从子空间中学习所有视图共享的统一表示,挖掘数据潜在聚类结构的方法.作为一种处理高维数据的聚类方法,子空间聚类是多视图聚类领域的研究热点之一.多视图低秩稀疏子空间聚类是一种结合了低秩表示和稀疏约束的子空间聚类方法.该算法在构造亲和矩阵过程中,利用低秩稀疏约束同时捕捉了数据的全局结构和局部结构,优化了子空间聚类的性能.三支决策是一种基于粗糙集模型的决策思想,常被应用于聚类算法来反映聚类过程中对象与类簇之间的不确定性关系.本文基于三支决策的思想,设计了一种投票制度作为决策依据,将其与多视图稀疏子空间聚类组成一个统一框架,从而形成一种新的算法.在多个人工数据集和真实数据集上的实验表明,该算法可提高多视图聚类的准确性. 展开更多

关键词 三支决策 多视图聚类 低秩表示 稀疏约束 子空间聚类

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