【摘要】：由于基于密度峰值的聚類算法對簇的形狀不敏感,其聚類結(jié)果表現(xiàn)出良好的抗噪性。然而,當密度定義中變量難以反映簇的結(jié)構(gòu)時,該算法性能下降明顯,其主要原因在于聚類的非監(jiān)督性。為此,該文在此算法的基礎上提出了一種基于密度峰值的半監(jiān)督聚類算法。該算法通過增加must-link和cannot-link約束作為先驗知識,并在must-link約束集中疊加數(shù)據(jù)點的密度,以此產(chǎn)生新的聚類中心從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)點的吸引;對于cannot-link約束集中的數(shù)據(jù)點,通過將其n級最近鄰居分離的方式找到其所屬聚類中心,實現(xiàn)簇的歸屬。實驗表明,基于密度峰值的半監(jiān)督聚類算法利用先驗知識來約束和引導聚類結(jié)果,在一定程度上改善了聚類的效果,并可應用于任意形狀數(shù)據(jù)集的聚類問題中。
[Abstract]:Because the clustering algorithm based on the peak density is not sensitive to the shape of the cluster, the clustering results show good noise resistance. However, when the variables in the density definition can not reflect the structure of the cluster, the performance of the algorithm drops obviously, which is mainly due to the unsupervised nature of the clustering. Based on this algorithm, a semi-supervised clustering algorithm based on peak density is proposed in this paper. By adding must-link and cannot-link constraints as priori knowledge and superposing the density of data points in the must-link constraint set, the algorithm can generate new clustering centers to attract data points. For the data points in the cannot-link constraint set, the cluster center is found by separating the nearest neighbors of the class n, and the cluster attribution is realized. The experimental results show that the semi-supervised clustering algorithm based on peak density can use prior knowledge to constrain and guide the clustering results, improve the clustering effect to some extent, and can be applied to the clustering problem of arbitrary shape data sets.
【作者單位】： 中南大學地球科學與信息物理學院;有色金屬成礦預測與地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測教育部重點實驗室(中南大學);
【基金】：國家自然科學基金項目(41472301、41401532)
【分類號】：TP311.13

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 鄒汪平;;一種基于網(wǎng)絡安全控制的蜂群算法應用研究[J];吉林師范大學學報(自然科學版);2013年04期

2 李向偉;曹博;;時間參數(shù)在HITS算法中的應用及改進[J];蘭州工業(yè)高等�？茖W校學報;2006年02期

3 吳濤;彭篤學;;一種改進的直線段裁剪算法[J];湛江師范學院學報;2008年03期

4 張瑞子;南琳;胡琨元;田景賀;;基于EPC Class-1 Gen-2標準的防沖突算法與改進[J];計算機工程;2009年02期

5 黃超;周寧;倪佑生;;基于蟻群算法的攻擊圖分析[J];計算機工程;2009年18期

6 秦永彬;許道云;;警示傳播算法的原理分析及算法改進[J];計算機工程與應用;2010年19期

7 郭毅可;韓銳;;云計算中的彈性算法:概要和展望[J];上海大學學報(自然科學版);2013年01期

8 牛玉靜;唐棣;;雙步圓的反走樣生成算法[J];計算機工程與應用;2010年23期

9 肖璞;;XML索引更新算法的改進[J];南京工程學院學報(自然科學版);2010年03期

10 周駿;陳鳴;張佳明;;兩類頻繁項算法在網(wǎng)絡流上的適用性評估[J];計算機工程;2011年16期

相關(guān)會議論文 前10條

1 黃紀武;毛澤華;李松濤;張錦雄;;SPMD并行查找算法的MPI實現(xiàn)[A];廣西計算機學會——2004年學術(shù)年會論文集[C];2004年

2 黃紀武;毛澤華;李松濤;張錦雄;;SPMD并行查找算法的MPI實現(xiàn)[A];廣西計算機學會2004年學術(shù)年會論文集[C];2004年

3 符麗錦;覃華;鄧海;孫欣;;一種改進的Apriori算法的研究[A];廣西計算機學會2012年學術(shù)年會論文集[C];2012年

4 王東鋒;王軍民;陳英武;;模糊定性仿真理論研究與算法實現(xiàn)[A];'2000系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)交流會論文集[C];2000年

5 趙唯;;晶粒度評級的改進算法[A];中國圖象圖形科學技術(shù)新進展——第九屆全國圖象圖形科技大會論文集[C];1998年

6 劉啟文;;可擴展的圖形學算法演示系統(tǒng)的研究[A];’2004計算機應用技術(shù)交流會議論文集[C];2004年

7 佘智;蔣泰;朱延生;;基于Type C協(xié)議的防沖突改進算法[A];廣西計算機學會25周年紀念會暨2011年學術(shù)年會論文集[C];2011年

8 朱紹文;趙培;朱秋云;;基于pSPADE并行挖掘序列算法的研究[A];2003年中國智能自動化會議論文集（下冊）[C];2003年

9 楊霞;;新的基于啟發(fā)式蟻群算法的QoS路由算法[A];廣西計算機學會2009年年會論文集[C];2009年

10 陳黎飛;姜青山;董槐林;;基于圖形輪廓的快速聚類算法[A];第二十三屆中國數(shù)據(jù)庫學術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2006年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 鐘永騰;基于近場MUSIC算法的復合材料結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測研究[D];南京航空航天大學;2014年

2 劉燕;入侵雜草優(yōu)化算法在陣列天線綜合中的應用[D];西安電子科技大學;2015年

3 苗義烽;突發(fā)事件下的列車運行調(diào)度模型與算法研究[D];中國鐵道科學研究院;2015年

4 楊玉婷;頭腦風暴優(yōu)化算法與基于視頻的非接觸式運動定量分析方法研究[D];浙江大學;2015年

5 劉杰;全局優(yōu)化問題的幾類新算法[D];西安電子科技大學;2015年

6 柏靜;基于多種混合策略的人工蜂群算法改進研究[D];山東師范大學;2016年

7 孔翔宇;幾類優(yōu)化問題的人工蜂群算法[D];西安電子科技大學;2016年

8 匡立;分形網(wǎng)絡的理論、算法及應用研究[D];武漢大學;2015年

9 單美靜;求解非線性實代數(shù)系統(tǒng)的混合算法研究[D];華東師范大學;2008年

10 邱劍鋒;人工蜂群算法的改進方法與收斂性理論的研究[D];安徽大學;2014年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 安世勇;命題邏輯中隨機3-SAT問題算法研究[D];西南交通大學;2015年

2 畢曉慶;油氣探礦權(quán)競爭性出讓系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D];中國地質(zhì)大學(北京);2015年

3 王明明;鐵路大機與線路固定設施間距檢測算法研究[D];西南交通大學;2015年

4 李靜;基于視頻圖像序列的運動目標檢測與跟蹤算法研究[D];寧夏大學;2015年

5 劉貝玲;基于天地圖的租房平臺開發(fā)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西南交通大學;2015年

6 曹海鋒;IDS中串匹配臭算法并行優(yōu)化研究[D];西安建筑科技大學;2015年

7 周攀;基于蟻群算法的山區(qū)高速鐵路隧道火災應急疏散最優(yōu)路徑研究[D];西南交通大學;2015年

8 張路奇;基于改進蟻群算法的WSN路由協(xié)議的研究[D];中國地質(zhì)大學(北京);2015年

9 王曉晨;入侵雜草優(yōu)化算法的應用與改進[D];長安大學;2015年

10 信琴琴;手勢控制和識別算法研究[D];閩南師范大學;2015年

，

本文編號：2361316