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大数据-算法-核聚类算法及其应用研究.pdf
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大数据-算法
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论文研究-基于图谱理论几何空间结构变换的大数据核聚类算法.pdf
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现有核聚类算法需要学习完整的核矩阵,计算效率较低,仅适用于小规模数据,对此提出了基于图谱理论的核函数分类算法。首先,基于图谱理论建立无标记数据的相似度图;然后,计算其拉普拉斯矩阵,并选取拉普拉斯矩阵的部分特征向量来学习;最后,利用核K-means算法实现数据分类。对比实验结果证明,本算法在具有较好聚类性能的前提下,计算效率明显优于其他同类型算法,并适合中型及大型规模数据分类处理。
核聚类算法及其在模式识别中的应用 (2006年)
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将核学习方法的思想和可能性聚类算法相结合,提出一种基于核的可能性聚类算法,使其能够对非超球体、含有噪音和孤立点的数据进行有效的聚类。将该方法用于模式识别中,仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊 C-均值算法以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。
论文研究-基于粒子群的粗糙核聚类算法.pdf
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针对K-means聚类算法容易陷入局部最优、不能处理边界对象及线性不可分的缺点, 提出一种基于粒子群的粗糙核聚类算法。该算法通过Mercer核将输入样本空间中的样本映射到高维空间, 使样本变得线性可分, 并结合粗糙集的思想, 通过动态改变上下近似集的权重因子对边界对象进行有效处理, 同时采用reliefF方法对样本属性进行加权处理, 以解决混合数据的聚类问题, 最后利用粒子群算法防止算法陷入局部最
论文研究-核聚类快速后向传播算法.pdf
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后向传播神经网络算法是一种经典的分类算法,但是通常该算法训练时间较长。针对这种不足,提出了一种基于核聚类的快速后向传播算法。利用核聚类将原始样本划分为多个簇,对每一个簇计算簇中心样本,利用所有的簇中心样本作为新训练集进行神经网络学习。在UCI标准数据集和说话人识别数据集上的仿真实验,充分说明了算法较传统后向传播算法具有明显的速度优势。
论文研究-面向主动学习的模糊核聚类采样算法.pdf
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针对主动学习中构造初始分类器难以选取代表性样本的问题,提出一种模糊核聚类采样算法。该算法首先通过聚类分析技术将样本集划分,然后分别在类簇中心和类簇边界区域选取样本进行标注,最后依此构造初始分类器。在该算法中,通过高斯核函数将原始样本空间中的点非线性变换到高维特征空间,以达到线性可聚的目的,并引入了一种基于局部密度的初始聚类中心选择方法,从而改善聚类效果。为了提高采样质量,结合划分后各类簇的样本个数
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针对经典人工免疫网络aiNet及改进算法中存在的运算时间长、结构复杂等问题, 提出了一种改进的核聚类近邻人工免疫网络算法KN-aiNet。算法在aiNet的改进算法——近邻aiNet结构的基础上, 以抗体数据为核心利用量子能级思想聚类, 并重定义了生成抗体策略, 采用区域生长法搜索拥挤距离, 采用基于核函数的亲和度等方法来提高算法的聚类效果和降低算法的运算时间。聚类实验结果表明, KN-aiNet
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PCM算法存在聚类重叠的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与典型值把数据样本划分到不同的类中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对样本分布不均衡的聚类效果并不十分理想。针对此不足,可以通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,从而得到特征空间内的目标函数。理论分析和实验结果表明,相对于其他经典模糊聚类算法,新算法具有更好的健壮性和聚类效果。
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针对图像噪声过多以及模糊度过高所造成的多光谱图像视觉效果较差、图像细节难以分辨等问题,提出了一种模糊核聚类的线性滤波多光谱图像增强算法。该算法采用模糊核聚类的去噪方法,对分解图像得到的模糊系数进行了阈值处理,并引入去噪增益因子,可以有效地去除多光谱图像的噪声。在多光谱图像亮度增强上,采用了多向聚类亮度增强公式来将图像的模糊像素亮度提升至标准亮度,对图像边缘部分的亮度则采用边缘化增益方法来进行增强,
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