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[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 张贝贝
文章基于谱聚类算法，首先利用拉普拉斯矩阵的特征值构造聚类个数变点图，给出了确定聚类个数的直观方法，然后对优化目标引入聚类个数惩罚项，定量探讨聚类个数的选择，最后针对多元数据，通过修订距离矩阵处理成对约束信息，并基于距离矩阵构造了三种自适应相似度矩阵，再进行谱聚类。数值模拟结果显示：对于确定聚类个数，聚类个数变点图直观、有效，而惩罚法依赖惩罚项的权重参数，具有一定主观性；三种自适应谱聚类算法均有效，对成对约束信息处理方便、适应面广，稳定自适应谱聚类对近邻个数的选取更稳健。
关键词：
谱聚类 聚类个数 成对约束 自适应
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘惠
文章基于混合型数据对传统谱聚类算法进行改进。针对传统谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,提出一种密度调整的尺度参数自适应的核函数。同时,在谱聚类的聚类步中为了减少初始聚类中心对聚类结果的影响,利用集成的k-means代替单一的k-means进行聚类,以增强聚类结果的稳定性。并通过实验对比证明算法的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
韩东红 宋明 张宏亮 王佳茜 王嘉兴 王国仁
不确定性的出现使传统算法无法直接用于聚类不确定数据流。该文提出一种不确定数据流环境下基于密度的聚类算法,其中提出不确定度的概念以衡量不确定数据的分布信息,并在改进面向确定数据的聚类算法DENCLUE的基础上,提出一种可处理数据不确定度的UDENCLUE算法,以降低数据的不确定性对聚类结果产生的影响;提出滑动窗口下基于密度的不确定数据流聚类算法USDENCLUE,通过聚类特征指数直方图技术实现快速剪枝,可以高效处理噪音数据、演化数据流并生成任意形状的簇;采用真实数据集及人工合成数据集对USDENCLUE与C
关键词：
不确定数据流 聚类 密度 滑动窗口
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
罗彦福 钱晓东
【目的】为解决由经典聚类算法改进而来的不确定数据聚类算法往往存在原有算法本身的缺点问题,提出一种新的不确定数据聚类方法。【方法】改进不确定距离的度量方法,确保两个不确定对象在以一定概率存在的前提下,再进行二者概率差异的比较;确定聚类中心后,依据局部密度定义最大支持点、密度链域等概念,据此提出一种将数据对象归入相应聚类中心所在簇的新算法。【结果】利用UCI机器学习库中的数据集验证本文聚类算法,实验结果表明,F值较传统不确定数据聚类算法(UK-Means和FDBSCAN)在两组数据集上分别最高提升13.23%
关键词：
不确定数据 截止距离 局部密度 密度链域
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
詹春霞 王荣波 黄孝喜 谌志群
【目的】针对CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)算法利用局部密度和距离的乘积选择聚类中心而导致聚类结果不理想的问题进行改进。【方法】提出一种基于粒子群算法的CFSFDP算法,通过粒子群算法寻找CFSFDP算法中的最佳局部密度和距离阈值,得到相对较高的局部密度和距离的聚类中心,减少离散点对数据中心选取的影响,并在某高考咨询平台提供的考生问题库中随机选取数据集进行试验。【结果】实验结果表明,在不同的数据集中,本文算法相对于基本的
关键词：
CFSDFP 聚类中心 粒子优化群算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
屈玉阁
文章针对专家权重完全未知多属性群决策问题,提出一种将谱聚类算法与改进的WEB链接分析HITS算法相结合形成的多属性群决策新方法。研究谱聚类算法应用于聚集专家偏好过程,以客观体现专家权重;将待选方案内容特征转换为HITS算法的专家对待选方案选择的初始权威值,避免了原HIST算法本身的缺陷,并在HITS算法迭代过程中充分体现专家的权重。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张维群
文章在信息技术迅速发展的背景下,研究针对海量数据计算机软硬件存储、分析的不足。通过研究海量数据下变量关联问题,构造了基于海量数据的学习算法,并通过数据模拟了该算法的应用原理。
关键词：
海量数据 变量聚类 学习算法
[期刊] 财会月刊
[作者]
夏会 程平 张砾
目前的税收风险管控模型通常是基于税务人员的先验知识构建的,在海量数据环境下模型的实用性、可扩展性和精确性都有较大的局限。为解决这一问题,提出改进的K-means聚类算法。该方法是无监督学习模型,可以在无先验知识的前提下构建指标,快速且精确地对实例进行聚类,将出现明显异常的小类识别为异常,判定其存在税收风险。基于该模型对房地产类企业股权转让中的税收风险进行分析和评估,发现税收风险等级高的企业及其风险疑点,验证了本方法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
施振佺 陈世平
传统的K-modes算法采用了简单的0-1匹配来计算属性间的相异度,后改进为频率计算相异度,但是他们都忽略了各属性间的差异。本文研究了基于粗糙集和知识粒度的属性加权算法,该算法既克服了属性的冗余问题又综合考虑了各属性间的差异。在此基础上,通过对传统K-modes算法进行属性加权来改进K-modes算法中忽略的属性间差异问题。通过与其他的K-Modes算法进行实验比较,结果表明新的算法更加有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴孟书 吴喜之
传统的K-Prototypes聚类算法是利用划分的思想来对混合数据进行聚类,但是当混合数据的维度增大时,对象之间的差异度几乎相等,使得此算法难以进行。针对上述缺陷,文章提出一种改进的K-Prototyes聚类算法,聚类前先剔除各类中不相关的维度,将高维混合数据投影降维后再进行聚类。文中给出了Heart Disease Databases的算例,验证了算法的有效性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
赵燕超 徐丽明
为尽可能地去除人为主观性对草莓分类结果的影响,简化形状分类算法,采用多元聚类分析对草莓进行分类。按一定顺序和位置在草莓轮廓上选取12条直线作为草莓形状的特征参数,对特征参数作归一化处理消除草莓大小对形状的影响;对特征参数进行多元聚类后,从聚类结果中每类选取一定数量的多维参数,作为该类草莓形状的标准特征参数;根据待分草莓的特征参数与各类标准特征参数距离的远近,将其分入相应的类中。选用不同形状的80个草莓进行试验验证,结果表明:草莓分类准确率达90%以上,每个草莓的平均处理时间≤1 s,满足实时分类处理要求。
关键词：
草莓 形状分类 聚类分析 判别分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 李旭
非负函数型数据可以不等间隔观测，在理论和实践中应用广泛，对其进行聚类可以更好地探索客观规律。文章利用位置积分变换将函数型数据转化为高维向量，再通过非负矩阵分解（NMF）将其转化为低维向量，以此构建函数型聚类算法。针对基于NMF的函数型谱聚类算法，给出了确定聚类个数K的两种方法：一种是根据Laplacian矩阵的特征值确定K；另一种是构建新评价指标，通过搜索确定K。数值实验结果显示：基于位置积分变换和NMF的函数型聚类算法有效，对函数结构要求宽松，但需限制函数取值为正；NMF的秩可通过cophenetic相关系数确定，建议取较小的值，以剔除类的冗余特征。在确定谱聚类的聚类个数K时，建议对降维后的数据进行标准化处理，以缩小样本间的距离变化范围；聚类个数变点图直观有效，再结合特征值差分法确定K很有参考价值，建议阈值取[0.05,0.08]；根据吻合度与相似比确定K的方法有效且简单易懂。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
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