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基于k平面聚类的混合属性大数据模糊粒化方法
1
作者 昝超 《平顶山学院学报》 2024年第2期45-50,共6页
常规混合属性大数据模糊粒化多采用邻域互信息熵算法,但由于缺少对属性重要度的计算,导致数据粒化后的精简比较低,粒化质量不理想.为此,提出基于k平面聚类的混合属性大数据模糊粒化方法.根据多属性大数据序列模糊粒化的原理,利用时间序... 常规混合属性大数据模糊粒化多采用邻域互信息熵算法,但由于缺少对属性重要度的计算,导致数据粒化后的精简比较低,粒化质量不理想.为此,提出基于k平面聚类的混合属性大数据模糊粒化方法.根据多属性大数据序列模糊粒化的原理,利用时间序列分割方法将大数据进行分解,并将依赖性相似的属性看作一个信息粒,由此计算出单一属性的重要程度,从而完成对大数据的降维处理,结合k平面聚类算法对数据进行模态分解,以实现对数据的分块.基于此,计算数据的可约粒度区间,并在范围内实现对大数据的模糊粒化.实验结果显示,利用所提方法对混合属性大数据进行模糊粒化后,能够有效提高数据的精简比,粒化质量更好. 展开更多
关键词 k平面聚类 混合属性大数据 模糊粒化 粒化质量
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K平面聚类算法的模糊改进及其鲁棒性研究 被引量：2
2
作者 朱林 王士同 +1 位作者 潘永惠 韩斌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1923-1927,共5页
该文针对K平面聚类算法KPC(K-Plane Clustering)对噪声点敏感的缺陷,通过引入隶属度约束函数,推导出鲁棒的改进分割K平面聚类算法IFP-KPC(Improved Fuzzy Partitions for K-Plane Clustering),并利用Voronoi距离对IFP-KPC算法的鲁棒性... 该文针对K平面聚类算法KPC(K-Plane Clustering)对噪声点敏感的缺陷,通过引入隶属度约束函数,推导出鲁棒的改进分割K平面聚类算法IFP-KPC(Improved Fuzzy Partitions for K-Plane Clustering),并利用Voronoi距离对IFP-KPC算法的鲁棒性进行了合理解释。实验结果表明IFP-KPC算法较之于KPC算法具有更好的聚类效果。 展开更多
关键词 k平面聚类 改进模糊分割 Voronoi距离 鲁棒性
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增量学习的模糊风格K平面聚类 被引量：1
3
作者 顾苏杭 王士同 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2081-2093,共13页
提出利用特征增量学习和数据风格信息双知识表达约束的模糊K平面聚类(ISF-KPC)算法.为了获得更好的泛化性,聚类前利用高斯核函数对原输入特征进行增长式的特征扩维.考虑数据集中来源于同一聚类的样本具有相同的风格,以矩阵的形式表达数... 提出利用特征增量学习和数据风格信息双知识表达约束的模糊K平面聚类(ISF-KPC)算法.为了获得更好的泛化性,聚类前利用高斯核函数对原输入特征进行增长式的特征扩维.考虑数据集中来源于同一聚类的样本具有相同的风格,以矩阵的形式表达数据风格信息,并采用迭代的方式确定每个聚类的风格矩阵.大量实验结果表明,双知识表达约束的ISF-KPC与对比算法相比能够取得竞争性的聚类性能,尤其在具有典型风格数据集上能够取得优异的聚类性能. 展开更多
关键词 k平面聚类 风格信息 特征扩维 模糊聚类
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基于k平面聚类的时序数据粒化和预测
4
作者 杨昔阳 于福生 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期751-762,共12页
设计了一种针对时间序列的k平面聚类算法,在时间维度和数值维度上同时对所有时序数据点进行聚类,从而将所有数据点划分到若干个不等长的时间窗口.在每个时间窗口上建立线性模糊信息粒子,最终得到原始时间序列的分段线性粒化表示.为便于... 设计了一种针对时间序列的k平面聚类算法,在时间维度和数值维度上同时对所有时序数据点进行聚类,从而将所有数据点划分到若干个不等长的时间窗口.在每个时间窗口上建立线性模糊信息粒子,最终得到原始时间序列的分段线性粒化表示.为便于采用模糊推理系统进行时间序列的预测,还定义了这些线性粒子的距离,从而构建了一种基于线性模糊信息粒子的预测方法.实验表明,所提出的预测方法可以有效地对具有伪周期的时间序列进行长期预测. 展开更多
关键词 粒化时间序列 k平面聚类 模糊推理系统 预测
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正交模糊k平面聚类算法 被引量：3
5
作者 应文豪 王士同 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期783-791,共9页
在模糊k平面聚类(KPC)算法的基础上,通过引入正交约束提出正交模糊k平面聚类算法(OFKPC).与KPC及模糊KPC(FKPC)类似,OFKPC仍从原型出发,用k组超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型.同时根据KPC及FKPC的思想,中心超平面是用来尽量区... 在模糊k平面聚类(KPC)算法的基础上,通过引入正交约束提出正交模糊k平面聚类算法(OFKPC).与KPC及模糊KPC(FKPC)类似,OFKPC仍从原型出发,用k组超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型.同时根据KPC及FKPC的思想,中心超平面是用来尽量区分不同类样本,因此这些超平面法向量构成的矩阵可用来进行特征降维.在人工数据集和UCI数据集上实验表明,OFKPC算法不仅较FKPC算法有更好的聚类效果,且具有更强的特征降维能力. 展开更多
关键词 k平面聚类(kPC) 模糊k平面聚类(FkPC) 正交模糊k平面聚类 降维
原文传递
模糊k-平面聚类算法 被引量：5
6
作者 王颖 陈松灿 +1 位作者 张道强 杨绪兵 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期704-710,共7页
在 k-平面聚类(kPC)算法的基础上,通过引入模糊隶属关系.提出模糊 k-平面聚类(FkPC)算法.与 kPC类似,FkPC 同样从原型选择的角度出发,以 k 个超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型.同时,由于模糊隶属度的引入,FkPC 更能体现各样本点... 在 k-平面聚类(kPC)算法的基础上,通过引入模糊隶属关系.提出模糊 k-平面聚类(FkPC)算法.与 kPC类似,FkPC 同样从原型选择的角度出发,以 k 个超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型.同时,由于模糊隶属度的引入,FkPC 更能体现各样本点和与之对应的聚类平面的隶属关系.在人工数据集和标准数据集上的实验,均证实了 FkPC 算法的聚类有效性.更深入地揭示出除相似性度量之外,原型表示对聚类结果同样有着至关重要的影响. 展开更多
关键词 k-均值聚类 模糊k-均值聚类 k-平面聚类(kPC) 模糊k-平面聚类(FkPC)
原文传递
一种基于二型模糊集的模糊k-平面聚类算法 被引量：3
7
作者 杨昔阳 周玉玲 李志伟 《福建师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期12-18,共7页
当数据分布在超平面周围时,k-平面模糊聚类算法是一种可行的聚类算法,但在隶属度的描述上,该算法仍然有改进的空间.基于二型模糊集,提出了一种二型k-平面模糊聚类算法,通过寻找最佳的聚类指标对二型模糊集进行降型,使该算法达到更好的... 当数据分布在超平面周围时,k-平面模糊聚类算法是一种可行的聚类算法,但在隶属度的描述上,该算法仍然有改进的空间.基于二型模糊集,提出了一种二型k-平面模糊聚类算法,通过寻找最佳的聚类指标对二型模糊集进行降型,使该算法达到更好的聚类效果.在加入了噪音的人工数据集上,对比传统的模糊聚类算法(FCM)和模糊k-平面聚类算法(FKPC),提出的二型模糊聚类算法具有更好的抗噪性能,也能对数据点进行更准确的聚类. 展开更多
关键词 二型模糊集 模糊C均值聚类算法 模糊k-平面聚类算法
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