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[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
张素智 杨芮 陈小妮 李鹏辉
近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类是基于数据点间消息传递的算法,主要通过数据间的相似度实现聚类.与传统的聚类方法相比,AP聚类无需事先给定聚类数目就可实现聚类,因此具有快速高效的优点,然而在处理高维复杂数据集时存在随着聚类效率提升而准确度不高的问题.为改善AP聚类算法的效率和精度,提出基于类内和类间距离的粗粒度并行AP聚类算法——IOCAP.首先引入粒度思想将初始数据集划分成多个子集;其次对各子集结合类内和类间距离进行相似度矩阵的改进计算,最后基于MapReduce模型实现改进后的并行AP聚类.在真实数据集上的实验表明,IOCAP算法在大数据集上有较好的适应性,能在保持AP聚类效果的同时有效地提升算法精度.
[期刊] 运筹与管理
[作者]
江文奇 牟华伟
类内距离和类间距离数值量级差异性导致两类距离无法直接融合，进而影响了FCM聚类模型设计。首先，本文全面回顾了经典和改进型的FCM聚类模型，构建了类内距离和类间距离迹的关系模型，分别从类内类间距离的变化不一致性和量级差异性两个方面分析了现有FCM聚类模型的不足；其次，运用高斯核距离替代传统的欧式距离来表征类内类间距离，基于最小化类内紧凑度与类间分离度差的思想，设计了类内类间距离平衡方法，提出了一种改进的FCM聚类目标函数与算法；最后，运用算例说明了本方法的有效性和优越性。
关键词：
FCM 聚类分析 高斯核
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈兴荣 姚宁宁
能量距离源于牛顿重力势能,作为一种统计观测距离函数,近年来得到了越来越广泛的应用,文章将其用于聚类算法研究。能量距离函数定义为组间组内对象的指数距离之差,将传统的Ward最小离差平方和法(指数为2)进行了推广。组间组内距离统计量决定了聚类算法的超度量性和空间扩张性,指数小于2的情形还具有统计一致性。推广后的Ward聚类算法能够区分具有几乎相同重心的类,是该方法相比传统聚类算法的优势所在,最后通过实验验证上述结论。
关键词：
能量距离 组间组内距离 聚类算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙洁 景志敏 周欢
半监督自训练方法属于半监督自标记方法的一种，它能同时利用有标记样本和无标记样本来训练分类器。然而，对半监督自训练方法而言，误标记是一个不容忽视的问题。为此，文章提出了一种基于密度峰值聚类和相对距离的半监督自训练方法（STDPRD）。在迭代的自训练过程中，STDPRD首先用密度峰值聚类来选取具有高置信度的无标记样本，再标记他们；其次，STDPRD用相对距离来过滤掉在迭代过程中被误标记的样本；然后，STDPRD把在迭代过程中被正确标记的样本加入有标记集中；最后，STDPRD用被扩充的有标记集来训练给定的分类器，训练完成后，输出被训练的分类器。仿真实验结果表明，在真实数据集上，STDPRD的表现优于4种流行的半监督自训练方法。
关键词：
半监督学习 半监督分类 相对距离 误标记
[期刊] 统计与决策
[作者]
王泽东 邓光明
鉴于面板数据同时具有时间维度和截面维度的特征,文章引入趋势距离概念,在利用主成分分析法计算数据在各个时间点的主成分综合得分基础上,构造了一种能够体现数据动态变化趋势的综合趋势距离,再利用系统聚类法实现面板数据的聚类。实证结果表明新的方法克服了以往聚类方法中无法体现数据动态发展趋势相似性的问题,聚类结果较为稳定且有很好的可视化效果。
关键词：
面板数据 趋势距离 主成分分析 聚类分析
[期刊] 统计研究
[作者]
吕岩威 李平
指标之间的高度相关性及其重要性差异导致了传统聚类分析方法往往无法获得良好的分类效果。本文在对传统聚类分析方法及其改进方法的局限性展开探讨的基础上,运用数学方法重构了分类定义中的距离概念,通过定义自适应赋权的主成分距离为分类统计量,提出一种新的改进的主成分聚类分析方法——加权主成分距离聚类分析法。理论研究表明,加权主成分距离聚类分析法系统集成了已有聚类分析方法的优点,有充分的理论基础保证其科学合理性。仿真实验结果显示,加权主成分距离聚类分析法能够有效解决已有聚类分析方法在特定情形下的失真问题,所得分类效果更为理想。
关键词：
加权主成分距离 聚类分析 分类
[期刊] 统计与决策
[作者]
李振东 李飞
对数据集进行聚类分析的过程中,由于数据属性包含的个性信息有差异,导致数据属性在聚类过程中的作用会有差异。因此需要对属性进行加权,以减少包含共性较多的属性对聚类结果的影响。目前粗糙集加权研究仅用于属性值为少数离散值的情况。提出了基于粗糙集指数加权算法,对原始数据集进行预处理,并设计实验,验证了该算法能够有效提高聚类算法的正确率。
关键词：
粗糙集加权 指数变换 聚类算法
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
肖熙 周路
语音识别模型中帧间独立假设在给模型计算带来简洁的同时,不可避免地降低了模型精度,增加了识别错误。该文旨在寻找一种既能满足帧间独立假设又能保持语音信息的特征。分别提出了基于k均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法,可以自适应地实现聚类特征流的提取。将该自适应特征分别应用在Gauss混合模型-隐Markov模型、基于段长分布的隐Markov模型和上下文相关的深度神经网络模型这3种语音识别模型中,与基线系统进行了实验对比。结果表明:采用基于归一化类内方差的自适应特征可以使得3种语言模型的识别错
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
黄恒君 高海燕 张梦瑶
基于距离的函数型聚类分析包含曲线拟合和聚类两个独立步骤,最优曲线拟合未必有利于类别信息的提取和保留。根据曲线拟合与聚类分析的计算过程,重新梳理了函数型聚类算法;基于距离度量,提出了同时考虑拟合和聚类效果的函数型聚类一步法;在交替方向乘子法(ADMM)框架下推导并给出了迭代求解算法。模拟试验结果显示,该函数型聚类算法有助于提高聚类精度;针对北京市空气质量监测站点二氧化氮(NO_2)污染物小时浓度数据的实例验证分析表明,该函数型聚类算法对不同类别空气质量监测点具有更好的区分度。
关键词：
数型数据分析 聚类 交替方向乘子法
[期刊] 管理评论
[作者]
冯科 曾德明
建设工业4. 0需要推动新兴信息技术与其他领域技术的深度融合。然而跨领域、远距离的技术融合面临较大的风险与挑战。采用电子信息、汽车、装备制造产业1985-2014年约240万专利数据,以三大产业中的技术领域为研究对象,基于聚类分析研究其技术融合距离动态发展过程中的聚类特征,利用Tobit模型解析其技术融合距离的影响因素。实证研究表明,融合距离最远的技术领域,其动态发展过程表现出多元化、差异化的聚类特征;申请人合作团队规模、产学合作、专利积累、政府科技计划投入显著促进技术融合距离的延伸;发明人团队规模则对技术融合距离先提升、后抑制。应鼓励合作创新、优先关注前期积累丰富的技术领域、构建多目标结合的融合性技术领域财政资金投入组合。
[期刊] 城市发展研究
[作者]
孙倩 汤放华
通过对区域协调与区域协调发展的对比分析,本文提出区域协调发展是对区域协调和区域发展的综合分析,其定量评价应该采用区域协调发展度。因此本文在欧氏距离协调度模型基础上,引入因子分析法和德尔菲法,改进了距离协调度模型,同时采用最优分段聚类法,构建了欧氏距离协调发展度聚类模型,并应用该模型对湖南省14个地州市的区域协调发展状况进行了评价。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
高劲松 张俊丽
利用模糊C均值算法解决文本聚类问题时,随机选取的初始聚类中心和聚类数会导致不同的聚类结果,且容易陷入局部最优。提出利用粒子群优化算法确定模糊C均值的初始聚类中心,并通过向量空间模型和特征提取,再利用模糊C均值进行文档聚类。实验表明,这种基于粒子群的模糊C均值聚类算法迭代次数少,能解决经典模糊C均值算法对初始值敏感和易陷入局部极小的缺点,且聚类速度和效果得到明显提高。
关键词：
模糊C均值 粒子群 文本聚类
[期刊] 工业工程
[作者]
廖波
针对传统调度算法寻优效率低的弱点,从MES功能出发,将其调度功能单独抽出,提出了基于聚类的粒子群优化算法,将聚类用于粒子群搜索空间的改进。仿真结果表明了该算法的有效性。
关键词：
粒子群优化 制造执行系统 调度 聚类分析
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
王芹 杨超 殷志祥 姚兵
探讨了C_(m)·P_(n、)、C_(m)·S_(n)和C_(m)·K_(n)三类联图的2-距离和可区别边染色问题。根据联图的结构特点，利用组合分析法、反证法以及分类讨论思想，得到了这三类联图的2-距离和可区别边色数。结论表明三类联图的2-距离和可区别边色数均不超过Δ+2。
关键词：
边染色 2-距离和可区别边染色 联图
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