针对经典谱聚类算法无法自适应确定聚类数目,以及在处理大数据量的聚类问题时效率不高的问题,提出了一种基于密度峰值优化的谱聚类算法。该方法首先计算数据对象的局部密度,以及每个数据对象与其他数据对象的最小距
为了更有效地解决网格资源的搜索和定位问题,提出一种以P2P形式实现的、基于兴趣聚类的非集中式网格资源发现算法。算法采用被动学习方式,通过用户的访问历史抽取节点的兴趣属性,将节点按照兴趣属性划分为多个簇
传统谱聚类对初值选取十分敏感,严重影响了聚类效果。为了解决初值敏感问题,提出了基于CMT-FCM(借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法)的自适应谱聚类算法。该算法以样本空间的标准差作为尺度参数,实现
针对量子行为粒子群优化算法中粒子搜索的盲目性以及初始聚类中心的选取对聚类结果的影响问题,提出了一种基于GA优化的QPSO聚类算法。该算法首先利用GA稳健的全局优化性能进行快速的粗略聚类,然后用GA的聚
设计了一种基于快速谱聚类的图像分割算法,该算法利用余弦相似度构造相似度矩阵,避免了传统谱聚类算法中尺度因子的精确设置问题,提高了算法效率.在谱映射的过程中,该算法采用了Nyström逼近策略,降低了谱
针对分类研究中采用单一类型数据造成的结果失真,提出了综合考虑产品属性和销售时间序列的两阶段优化聚类算法。分别采用基于属性的相似性排序及时间序列的分层优化聚类实现产品单独聚类,然后基于初始聚类结果及参数
模糊C-均值(FCM)聚类集成算法是一种利用集成思想提高聚类质量的方法。针对FCM聚类集成算法随着数据量的增加时间复杂度过高的问题,提出一种基于MapReduce框架的并行FCM聚类集成算法。首先利用
传统的演化聚类算法大多是基于单个时间截面进行问题求解,对于多时间截面的融合问题尚无有效的处理办法,造成了大量的知识浪费。从时间平滑框架出发,借鉴组合聚类思想,提出一种基于加权联合矩阵的演化聚类算法(W
介绍了覆盖算法的基本思想,给出了商空间粒度的基本原理,提出了基于商空间粒度的覆盖聚类算法。通过实验验证了该算法的有效性和可行性,它适合处理大规模的数据样本。
讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。传统的多尺度主元分析方法没有建立故障传感器数据重构模型,在相关传感器信号的所有尺度上建立主元分析模型进行传感器故障诊断的基础上,将主元分析模型的重构结
