传统的聚类算法一般使用欧氏距离获得数据的相似矩阵,在处理一些较复杂的数据时,欧氏距离由于不能反映全局一致性,因此无法有效地描述出数据点的实际分布。提出了一种基于秩约束密度敏感距离(Rank Constraints Density Sensitive Distan...传统的聚类算法一般使用欧氏距离获得数据的相似矩阵,在处理一些较复杂的数据时,欧氏距离由于不能反映全局一致性,因此无法有效地描述出数据点的实际分布。提出了一种基于秩约束密度敏感距离(Rank Constraints Density Sensitive Distance,RCDSD)的自适应聚类算法。该方法首先引入密度敏感距离的相似性度量得到相似矩阵,有效地扩大了不同类数据点之间的距离,缩小了同类数据点间的距离,从而解决了传统聚类算法使用欧氏距离作为相似性度量导致聚类结果出现偏差的弊端;其次,在相似矩阵的拉普拉斯矩阵上施加秩约束,使相似矩阵的连通区域数等于聚类数,直接将数据点划分到正确的类中,得到最终的聚类结果,而不需要执行k-means或其它离散化程序。在人工仿真数据集和真实数据集上进行了大量实验,结果表明,所提算法得到了准确的聚类结果,并提高了聚类性能。展开更多
谱聚类算法是一种可有效学习数据流形分布和非凸状分布的聚类算法,但其过程涉及构建相似图、特征分解等高计算复杂度步骤,难以直接用于大规模聚类.提出一种基于二部图的快速聚类算法(fast clustering based on bipartite graph,FCBG),...谱聚类算法是一种可有效学习数据流形分布和非凸状分布的聚类算法,但其过程涉及构建相似图、特征分解等高计算复杂度步骤,难以直接用于大规模聚类.提出一种基于二部图的快速聚类算法(fast clustering based on bipartite graph,FCBG),通过对数据采样降低原有数据结构规模,然后基于二部图学习采样数据和原有数据关系.通过对二部图对应的拉普拉斯矩阵施加秩约束,FCBG算法可在优化二部图的边的权重的同时,保持二部图的类簇结构,最终直接给出聚类结果,不依赖构图时每条边的初始权重分配.算法计算复杂度与数据大小呈线性关系.实验表明,FCBG算法可有效学习二部图的权重,并在较少的时间消耗下获得高质量的聚类结果.展开更多
文摘传统的聚类算法一般使用欧氏距离获得数据的相似矩阵,在处理一些较复杂的数据时,欧氏距离由于不能反映全局一致性,因此无法有效地描述出数据点的实际分布。提出了一种基于秩约束密度敏感距离(Rank Constraints Density Sensitive Distance,RCDSD)的自适应聚类算法。该方法首先引入密度敏感距离的相似性度量得到相似矩阵,有效地扩大了不同类数据点之间的距离,缩小了同类数据点间的距离,从而解决了传统聚类算法使用欧氏距离作为相似性度量导致聚类结果出现偏差的弊端;其次,在相似矩阵的拉普拉斯矩阵上施加秩约束,使相似矩阵的连通区域数等于聚类数,直接将数据点划分到正确的类中,得到最终的聚类结果,而不需要执行k-means或其它离散化程序。在人工仿真数据集和真实数据集上进行了大量实验,结果表明,所提算法得到了准确的聚类结果,并提高了聚类性能。
文摘谱聚类算法是一种可有效学习数据流形分布和非凸状分布的聚类算法,但其过程涉及构建相似图、特征分解等高计算复杂度步骤,难以直接用于大规模聚类.提出一种基于二部图的快速聚类算法(fast clustering based on bipartite graph,FCBG),通过对数据采样降低原有数据结构规模,然后基于二部图学习采样数据和原有数据关系.通过对二部图对应的拉普拉斯矩阵施加秩约束,FCBG算法可在优化二部图的边的权重的同时,保持二部图的类簇结构,最终直接给出聚类结果,不依赖构图时每条边的初始权重分配.算法计算复杂度与数据大小呈线性关系.实验表明,FCBG算法可有效学习二部图的权重,并在较少的时间消耗下获得高质量的聚类结果.
