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核聚类算法

该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法 .通过利用 Mercer核 ,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后 ,在特征空间中进行聚类 .由于  (本文共4页) 阅读全文>>

《现代情报》2003年09期
现代情报

基于核聚类算法的高校图书借阅信息分类方法

针对高校图书馆读者借阅文献类型、流量实时监测问题 ,提出了一种基于模式识别中核聚类算法的自动分类和统计分析方法。首先按照中图法所列 2 2个大类对馆藏图书...  (本文共3页) 阅读全文>>

哈尔滨理工大学
哈尔滨理工大学

基于模糊信息的核聚类算法及其应用

聚类是利用相似度量将数据集划分为若干个子集的一种无监督学习算法。由于在模式识别、图像处理和数据挖掘等方面,许多的数据含有模糊信息,因此,基于模糊信息的核聚类算法的研究和应用引起了众多研究者的高度重视。由此,本文的主要研究内容如下:首先,针对含有模糊信息的聚类问题,通过模糊规则表示从数据集中提取的模糊信息,再利用模糊等价关系核化模糊规则,即得到模糊信息表示的核函数。其次,基于经典核聚类算法,将模糊信息表示的核函数应用于核聚类算法,即得到基于模糊信息的核聚类算法,进一步给出算法的流程。最后,利用两个实际问题验证基于模糊信息的核聚类算法的有效性以及优越性。具体如下:(1)针对基于模糊信息的半正定核函数聚类算法,应用汽车评估数据集进行仿真验证。先通过对汽车数据进行整理及特性分析,提取模糊信息并通过模糊规则公式化可得到聚类数,然后选择合适的隶属函数对模糊信息做定量描述并仿真,与此同时将汽车评估数据集应用于模糊C均值聚类算法与核聚类算法中,...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

太原理工大学
太原理工大学

基于改进量子进化核聚类算法的图像分割

近年来,随着图像通信技术的飞速发展,其应用逐渐渗透到诸如模式识别、计算机视觉、医学图像处理以及遥感视觉等多个领域。在数字图像处理中,图像分割是实现从图像处理到图像分析的关键步骤,也是图像理解的基础,因此图像分割的作用是至关重要的。在图像分割算法的研究中,曾涌现出不少经典的理论和方法,其中,模糊C-均值聚类算法应用广泛,但其存在自身难以克服的缺点,例如对噪声敏感、聚类效果的好坏与初始样本有关等。因此,本文在传统的模糊C-均值聚类算法的基础上做出如下几个方面的改进:(1)重点研究核理论,将核函数引入传统模糊聚类算法中,通过核距离来建立目标函数,形成了核模糊聚类算法,并采用在核模糊聚类的目标函数中加入控制邻域的约束项的方式对其进行改进。经计算机仿真表明,改进后的核聚类算法能够有效抑制噪声,改善对含噪声图像的分割效果;(2)合理采用模拟退火思想,将传统量子进化算法的量子旋转门的旋转角度值依据进化的代数以及个体适应度做出修正,从而改进了算...  (本文共81页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京航空航天大学
南京航空航天大学

基于DC规划的模糊核聚类算法研究

聚类分析作为数据挖掘的核心技术,已成为当前研究与应用的热门课题。不同的聚类算法可解决不同场景下的问题,其中模糊核聚类算法能处理样本线性不可分且对噪声和野值点鲁棒。本文针对模糊核聚类算法目标函数非凸导致优化过程易陷入局部极值解的问题,利用凸差规划(DCP)框架对算法进行非凸优化改造,主要研究成果如下:(1)提出基于DC规划的两类鲁棒模糊核聚类算法,凸差核模糊C-均值聚类(DCKFCM)和凸差模糊欧拉聚类(DCFEC)。对以径向基核函数和欧拉核函数为代表的鲁棒模糊核聚类算法进行非凸优化,根据DCP思想将目标函数转化为两个凸函数之差的形式,用以改善局部解的不良性,提高算法聚类性能。对凸差化的目标函数采用凸差算法(DCA)优化求解,借此快速搜索到问题的相对更优解,且使聚类精度提高的同时仍能保持聚类的鲁棒性。通过在UCI数据集上的实验,验证了基于DC规划的鲁棒模糊核聚类算法对大规模数据集表现出相对更优的聚类性能。(2)将DCKFCM应用到...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国海洋大学
中国海洋大学

支持向量机的核方法及其多核聚类算法的研究

自1995年Vapnik等人提出了基于统计学习理论和核技巧的支持向量机算法以来,基于核的机器学习方法(即核方法)取得了迅速的发展,目前已成为机器学习和人工智能领域的研究热点之一,广泛应用于图像处理、生物信息技术、入侵检测技术和文本分类等多个领域。进一步研究支持向量机,无论对核方法理论的完善和发展,还是对核方法在应用领域的进一步拓展,都具有十分重要的意义。核函数作为实现非线性映射的重要途径是支持向量机得到广泛应用和取得良好效果的关键所在。本论文的目的就是研究多核函数的性质与构造。研究多核的意义在于一方面可以扩展提高支持向量机的应用性,进而扩展模式分析、人工智能和机器学习;另一方面核作为一门独立的学科,刚刚处于发展的初始阶段,其潜力还远远没有得以完全发掘。本论文主要创新工作是:1.针对多数据源或异构数据集,采用单个核函数的效果不是太理想,提出了鲁棒性更强的多核函数。根据不同的属性选择不同的核函数或者参数不同的核函数,提高核的学习能力...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>