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基于基因表达式编程的多目标自动聚类算法

计算机应用与软件 2022年第3期39卷 247-253页

作者：徐丽丽许春秀张静齐峰山东劳动职业技术学院信息工程系山东济南250022 山东师范大学商学院山东济南250014

聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类(簇)的过程。同一个簇中的对象彼此相似,而不同簇中的对象差异较大。以基因表达式编程算法为基础,结合新设计的广义聚类代数算子和目标优化函数,提出一种基于基因表达式编程... 详细信息

聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类(簇)的过程。同一个簇中的对象彼此相似,而不同簇中的对象差异较大。以基因表达式编程算法为基础,结合新设计的广义聚类代数算子和目标优化函数,提出一种基于基因表达式编程的多目标自动聚类算法(MAGEP-Cluster)。该算法不仅可以自动确定最优聚类的数目,还可以同时基于簇内数据紧凑性和簇间数据连通性两个指标实现数据的有效划分。在三个人工数据集和五个UCI数据集上的实验结果表明,与GEP-Cluster、MOCK和VAMOSA等算法相比,MAGEP-Cluster具备更好的聚类性能。

关键词：自动聚类多目标基因表达式编程簇间连通性

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一种自动聚类的离群点识别方法研究

现代信息科技 2023年第7期7卷 6-10页

作者：黄强叶青聂斌朱彦陈郭永坤江西中医药大学计算机学院江西南昌330004

针对传统离群点识别方法对数据的分布形状和密度有特定要求,需设定参数的问题,提出了一种自动聚类的离群点识别方法。该方法通过引入相互K近邻数来表示数据对象的离群度,对数据的分布形状、分布密度无要求,可以输出全局离群点、局部离... 详细信息

针对传统离群点识别方法对数据的分布形状和密度有特定要求,需设定参数的问题,提出了一种自动聚类的离群点识别方法。该方法通过引入相互K近邻数来表示数据对象的离群度,对数据的分布形状、分布密度无要求,可以输出全局离群点、局部离群点和离群簇;通过k次迭代来实现自动聚类,无需人为设定参数。通过合成数据以及UCI数据实验,验证了该方法的有效性、普适性。

关键词：局部离群点离群点识别离群簇自动聚类数据挖掘

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查询优化与动态自动聚类系统

大学图书馆学报 2005年第3期23卷 34-40页

作者：马张华陈文广北京大学信息管理系北京100871

查询优化在大型检索系统中是十分必要的。查询优化包括静态形式、结合词集的形式和动态自动聚类形式。文章概要分析了AlltheWeb、Teoma、Vivisimo、GuideBeam等动态自动聚类的特点和机制,并提出了建立动态自动聚类系统的一些建议。

关键词：自动聚类动态优化查询检索系统

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半监督的自动聚类

计算机应用 2010年第10期30卷 2614-2617页

作者：潘章明广东金融学院计算机科学与技术系广州510521

基于进化算法的自动聚类方法在处理聚类结构比较松散的数据集时,存在聚类准确性不高、收敛速度慢的缺陷,为此提出一种半监督的自动聚类算法。该算法从调整染色体的解码过程入手,首先从染色体中分离出聚类数和所有的质心,然后使用最近邻... 详细信息

基于进化算法的自动聚类方法在处理聚类结构比较松散的数据集时,存在聚类准确性不高、收敛速度慢的缺陷,为此提出一种半监督的自动聚类算法。该算法从调整染色体的解码过程入手,首先从染色体中分离出聚类数和所有的质心,然后使用最近邻规则滤去部分偏离数据集分布区域的无效质心,最后嵌入先验信息辅助K-均值方法对剩余的质心聚类,进一步优化染色体的解码结果。实验结果表明,该算法对聚类结构紧密或松散的数据集均可给出较精确的聚类结果。

关键词：半监督聚类自动聚类差分进化全局优化 K-均值

基于竞争Hopfield网络的自动聚类图像分割方法

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模式识别与人工智能 1998年第2期11卷 215-221页

作者：陈燕新戚飞虎上海交通大学计算机系 200030

图像分割是图像分析与理解的一个关键课题.本文提出利用两个竞争Hopfield神经网络(CHNN)实现灰度图像的自动聚类分割.其中第一个CHNN根据灰度分布自动确定聚类数目并实现预分割,第二个CHNN在预分割基础上融入邻域相关信息实现最终的图... 详细信息

图像分割是图像分析与理解的一个关键课题.本文提出利用两个竞争Hopfield神经网络(CHNN)实现灰度图像的自动聚类分割.其中第一个CHNN根据灰度分布自动确定聚类数目并实现预分割,第二个CHNN在预分割基础上融入邻域相关信息实现最终的图像分割.理论和实验表明:该方法不仅能自动确定聚类数,而且具有收敛速度快、抗噪能力强等优点.

关键词：图像分割 Hopfield网络自动聚类图像处理

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一种基于KD树子样的自动聚类方法

计算机工程与科学 2011年第1期33卷 166-170页

作者：潘章明广东金融学院计算机科学与技术系广东广州510521

基于进化算法的自动聚类方法具有搜索目标函数全局最优和自动发现聚类数的优点,同时也存在时间代价过高的缺陷。本文提出一种基于KD树子样的自动聚类方法,该方法使用KD树对样本空间进行分割,并在各子空间中随机取样形成KD树子样,然后在... 详细信息

基于进化算法的自动聚类方法具有搜索目标函数全局最优和自动发现聚类数的优点,同时也存在时间代价过高的缺陷。本文提出一种基于KD树子样的自动聚类方法,该方法使用KD树对样本空间进行分割,并在各子空间中随机取样形成KD树子样,然后在子样中自动聚类,最后运用K-Means在整个样本集中优化子样中的聚类结果。本文方法能够有效避免随机子样分布有偏的缺陷,即使比例很小的子样也能获得较好的聚类效果。仿真结果表明,本文方法能够保证聚类效果没有明显下降的情况下,显著缩短进化算法自动聚类的时间。

关键词： KD树子样差分进化自动聚类

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一种新的中文词自动聚类算法

上海交通大学学报 2003年第Z1期37卷 139-142页

作者：孙静朱杰徐向华上海交通大学电子工程系上海200030

基于分类的统计语言模型是解决N-gram语言模型中数据稀疏问题的有效方法之一,词的自动聚类算法一直是一个难点.如何设计一种计算速度快、收敛性好的算法是关键.提出一种根据词的上下文环境,综合考虑语言模型的困惑度和词的相似度的自动... 详细信息

基于分类的统计语言模型是解决N-gram语言模型中数据稀疏问题的有效方法之一,词的自动聚类算法一直是一个难点.如何设计一种计算速度快、收敛性好的算法是关键.提出一种根据词的上下文环境,综合考虑语言模型的困惑度和词的相似度的自动聚类算法.把词的自动聚类和提高基于分类的语言模型的性能联合起来考虑.实验结果表明,该算法执行效率高、聚类效果好.

关键词：自动聚类分类语言模型困惑度相似度算法

一种动态获取簇核心的自动聚类tNN-MEANS算法

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数学的实践与认识 2013年第13期43卷 174-181页

作者：郭颂黄俊郭立新信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范学院综合档案室河南信阳464000

K-means算法是一种非常重要的聚类算法,然而算法的聚类效果受簇的个数、初始中心点位置的影响很大.提出基于优化初始中心集合和中心移动算法tNN-MEANS,算法有效解决了以下三个问题:1)准确确定大规模数据集中簇的个数;2)精确确定全局高... 详细信息

K-means算法是一种非常重要的聚类算法,然而算法的聚类效果受簇的个数、初始中心点位置的影响很大.提出基于优化初始中心集合和中心移动算法tNN-MEANS,算法有效解决了以下三个问题:1)准确确定大规模数据集中簇的个数;2)精确确定全局高密度的核心区域;3)克服了簇中存在多个高密度区域的问题.运用UCI数据集分别对X-means算法、DBSCAN算法和tNN-MEANS算法进行对比实验,实验结果验证了tNN-MEANS算法的聚类精度、确定簇的个数、蔟划分的正确率等性能均优于与之对比的其它算法.

关键词：自动聚类簇核心 tNN-MEANS算法

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一种改进的差分进化自动聚类算法

计算机仿真 2010年第11期27卷 69-72,135页

作者：潘章明广东金融学院计算机科学与技术系广东广州510521

针对基于进化算法的自动聚类方法具有收敛速度慢的缺陷,为回忆收敛性,提高算法精度,提出一种改进的差分进化自动聚类算法。算法从改进染色体评价过程中的解码方式,依据由染色体解码得到的聚类数和质心集,通过质心筛选和质心聚类两步操作... 详细信息

针对基于进化算法的自动聚类方法具有收敛速度慢的缺陷,为回忆收敛性,提高算法精度,提出一种改进的差分进化自动聚类算法。算法从改进染色体评价过程中的解码方式,依据由染色体解码得到的聚类数和质心集,通过质心筛选和质心聚类两步操作,从包含于染色体中的聚类划分簇中提取较优的聚类划分,从而避免了因随机解码方法导致的对染色体的错误评价,使较优的染色体能够在种群进化中存活下来。仿真结果表明,新算法的收敛速度明显好于同类算法,并且收敛精度也有改善。

关键词：自动聚类差分进化全局优化