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基于K互近邻与核密度估计的DPC算法 被引量：2
1
作者 周玉 夏浩 +1 位作者 刘虹瑜 白磊 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第6期1978-1990,共13页
快速搜索和发现密度峰值聚类(DPC)算法是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要迭代和过多的设定参数,但由于计算局部密度时没有考虑数据的局部结构,导致无法识别簇密度小的聚类中心。针对此问题,提出基于K互近邻(KN)和核密度估计(KDE)... 快速搜索和发现密度峰值聚类(DPC)算法是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要迭代和过多的设定参数,但由于计算局部密度时没有考虑数据的局部结构,导致无法识别簇密度小的聚类中心。针对此问题,提出基于K互近邻(KN)和核密度估计(KDE)的DPC(KKDPC)算法。通过K近邻和核密度估计方法得到数据点的K互近邻数量和局部核密度;将K互近邻数量与局部核密度进行加和获得新的局部密度;根据数据点的局部密度得到相对距离,并通过构建决策图选取聚类中心及分配非中心点。利用人工数据集和真实数据集进行实验,并与DPC、基于密度的噪声空间聚类应用(DBSCAN)、K-means、模糊C均值聚类算法(FCM)、基于K近邻的DPC(DPCKNN)、近邻优化DPC(DPC-NNO)、基于模糊加权共享邻居的DPC(DPC-FWSN)算法进行对比。通过计算调整互信息(AMI)、调整兰德指数(ARI)、归一化互信息(NMI)来验证KKDPC算法的性能。实验结果表明:KKDPC算法能更加准确地识别聚类中心,有效地提高聚类精度。 展开更多
关键词 聚类算法 密度峰值 K近邻 K互近邻 核密度估计
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区域和邻域级信息相结合的加强型PFCM含噪图像分割算法
2
作者 王小鹏 王海洲 陈浩然 《电子学报》 北大核心 2025年第5期1584-1595,共12页
针对可能性模糊C均值聚类(Possibilistic Fuzzy C-Means,PFCM)算法存在重合聚类,未考虑图像空间信息,对噪声鲁棒性差的问题,提出一种区域和邻域级信息相结合的加强型可能性模糊C均值算法.首先,设计了一种新的函数结构抑制重合聚类,该方... 针对可能性模糊C均值聚类(Possibilistic Fuzzy C-Means,PFCM)算法存在重合聚类,未考虑图像空间信息,对噪声鲁棒性差的问题,提出一种区域和邻域级信息相结合的加强型可能性模糊C均值算法.首先,设计了一种新的函数结构抑制重合聚类,该方法通过引入非线性衰减特性,更有效地调节不同隶属度点对不同簇的贡献,降低了簇之间的重合度;其次,通过局部方差约束,将图像区域级信息和其邻域级信息结合,充分利用图像的空间信息,提高对噪声的鲁棒性;最后,将核度量应用于聚类不相似度量,根据图像自有信息自适应地确定核函数带宽参数,进一步提高算法的灵活性.含噪合成图像、脑MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像和含噪彩色图像分割实验表明,本文算法在分割结果视觉效果和性能评价指标均优于其他几种比较算法. 展开更多
关键词 图像分割 聚类算法 重合聚类 空间信息 核度量
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基于数据增强和优化DHKELM的短期光伏功率预测
3
作者 郭利进 马粽阳 胡晓岩 《太阳能学报》 北大核心 2025年第8期463-471,共9页
针对不同气象条件数据质量差异较大且光伏功率呈高波动性难以预测等问题,提出添加随机噪声的数据增强方法(DA)和改进的神经网络组合模型。首先利用谱聚类算法将光伏数据按不同气象条件进行分类,随后通过添加与输入同形状的随机噪声方法... 针对不同气象条件数据质量差异较大且光伏功率呈高波动性难以预测等问题,提出添加随机噪声的数据增强方法(DA)和改进的神经网络组合模型。首先利用谱聚类算法将光伏数据按不同气象条件进行分类,随后通过添加与输入同形状的随机噪声方法提升数据集的规模与质量。针对深度混合核极限学习机(DHKELM)超参数多等问题,提出融合佳点集初始化、黄金正弦更新策略、非线性扰动和最优个体自适应扰动的改进鹈鹕优化算法(IPOA)对其超参数寻优。最后以青海共和县光伏园内某电站数据为例,结果表明基于数据增强的改进鹈鹕算法优化深度混合核极限学习机(DA-IPOA-DHKELM)模型在不同天气、季节条件下预测误差最小,拟合度均能达到90%以上,改进模型预测精度高、算法适用性强。 展开更多
关键词 光伏功率 预测 聚类分析 数据增强 深度混合核极限学习机 改进算法
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基于Kernel K-means的负荷曲线聚类 被引量：33
4
作者 赵文清 龚亚强 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期203-207,共5页
电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础,对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性,通过点积的方式构造核矩阵,再将数据映射到高维空间中进行聚类,进而加大数据的可分性。同时,针对核矩阵的规模大、计... 电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础,对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性,通过点积的方式构造核矩阵,再将数据映射到高维空间中进行聚类,进而加大数据的可分性。同时,针对核矩阵的规模大、计算复杂的问题,提出使用核主成分与缩减矩阵规模对该方法进行优化。实验过程中采用美国能源部开发能源信息网站提供的负荷数据进行聚类,并以Davies-Bouldin聚类有效性指标评估效果。结果表明该方法具有较好的划分能力,可以提高负荷曲线聚类的准确性。 展开更多
关键词 负荷曲线 聚类算法 核矩阵 核主成分分析 削减矩阵
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改进RHGSO-FC算法的RGB-D图像GMM聚类分割
5
作者 郭培岩 范九伦 刘恒 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期234-246,共13页
随着低成本深度图像传感器的引入,在RGB-D图像中进行可靠的图像分割是计算机视觉的一个目标,而如何对杂乱的场景进行图像分割具有挑战性。基于随机亨利气体溶解度优化算法的模糊聚类(RHGSO-FC),提出一种新的RGB-D图像分割方法。对亨利... 随着低成本深度图像传感器的引入,在RGB-D图像中进行可靠的图像分割是计算机视觉的一个目标,而如何对杂乱的场景进行图像分割具有挑战性。基于随机亨利气体溶解度优化算法的模糊聚类(RHGSO-FC),提出一种新的RGB-D图像分割方法。对亨利气体溶解度优化算法(HGSO)进行改进,提出改进的亨利气体溶解度优化算法(LRHGSO),并利用基于改进亨利气体溶解度优化算法的核模糊聚类(LRHGSO-KFC)生成初始化标签。将初始化标签传入到高斯混合(GMM)聚类中,得到多个聚类结果。最后对这些聚类结果通过聚集超像素方法进行分割合并,得到最终分割结果。实验数据集采用NYU depth V2室内图像,与现有的一些分割方法:阈值分割算法、硬C-均值、模糊C-均值、高斯混合聚类、核模糊聚类、模糊子空间聚类、混沌Kbest引力搜索算法和随机亨利气体溶解度优化算法进行比较,结果表明提出的RGB-D分割算法优于其他比较的算法。 展开更多
关键词 RGB-D图像分割 核模糊聚类 亨利气体溶解度优化算法 高斯混合模型 聚集超像素
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一种直流配电网电能质量扰动识别方法
6
作者 李语帆 张怡 康健 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期118-126,共9页
随着接入电网电力电子器件的增加,直流配电网因在输电性能、降低线损、新能源消纳等方面优于传统配电网,逐渐成为未来配电发展的新趋势。为使直流配电网稳定运行,保证电能质量,提出一种基于核主成分分析(KPCA)特征降维的ISSA-SVM电能质... 随着接入电网电力电子器件的增加,直流配电网因在输电性能、降低线损、新能源消纳等方面优于传统配电网,逐渐成为未来配电发展的新趋势。为使直流配电网稳定运行,保证电能质量,提出一种基于核主成分分析(KPCA)特征降维的ISSA-SVM电能质量扰动识别方法。首先,深入探讨了各类电能质量问题的形成机理,并结合波形提取出6种特征;其次,利用DBSCAN聚类方法检测是否存在异常值来确定是否使用KPCA将特征降维,使其能够在不同数据情况下都实现良好聚类;最后,利用改进麻雀搜索算法(ISSA)对支持向量机(SVM)进行参数寻优,并用寻优结果重新训练SVM模型。实验结果表明,所提方法有较高的准确度,可以有效识别出电能质量扰动信号。 展开更多
关键词 直流配电网 电能质量 扰动识别 DBSCAN聚类 功率谱密度 核主成分分析 麻雀搜索算法 支持向量机
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基于机器学习的茶树DNA聚类算法
7
作者 杨小平 倪萍 +4 位作者 诸葛天秋 罗跃新 郭春雨 庞月兰 吴雨婷 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期386-399,共14页
为了研究茶树基因序列的聚类问题,设计一种基于累计方差贡献率进行改进的核主成分分析(KPCA)与k均值(k-means)++聚类算法相结合的降维聚类算法(KPCA-k-means++)。将基因库数据集筛选分组后,利用k-mers算法提取基因数据的数据特征,根据... 为了研究茶树基因序列的聚类问题,设计一种基于累计方差贡献率进行改进的核主成分分析(KPCA)与k均值(k-means)++聚类算法相结合的降维聚类算法(KPCA-k-means++)。将基因库数据集筛选分组后,利用k-mers算法提取基因数据的数据特征,根据累计方差贡献率的占比大于85%的标准确定降维主元个数对KPCA进行降维改进并采用k-means++算法对降维后数据聚类,通过CH(Calinski-Harabaze Index)指标和响应时间分析聚类结果。结果表明:在单独聚类、KPCA聚类、改进PCA聚类、改进KPCA聚类4种处理方式中,改进KPCA-k-means++算法在不同处理方式和不同样本数的对比下,CH指标均为最高,与未改进时相比平均高出33%。在响应时间方面,改进KPCA-k-means++算法与同样改进PCA-k-means++算法在不同聚类数和样本数的对比下响应时间均较短。改进KPCA-k-means++算法能够保证对于茶树的基因序列的聚类准确率和聚类速度,表现出极好的聚类稳定性。 展开更多
关键词 核主成分分析 累计方差贡献率 K均值聚类算法 基因聚类
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基于改进FCM的冲压件缺陷图像分割算法
8
作者 张玉杰 高晗 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期342-351,共10页
在工业质检过程中,冲压件缺陷图像分割作为缺陷检测的重要环节,直接影响缺陷检测效果。而传统的模糊C均值(FCM)聚类算法未考虑到空间邻域信息,对于噪声干扰较为敏感,导致分割精度较差,且其整体易受初始值的影响,造成收敛速度变慢。针对... 在工业质检过程中,冲压件缺陷图像分割作为缺陷检测的重要环节,直接影响缺陷检测效果。而传统的模糊C均值(FCM)聚类算法未考虑到空间邻域信息,对于噪声干扰较为敏感,导致分割精度较差,且其整体易受初始值的影响,造成收敛速度变慢。针对上述问题,提出一种改进的FCM算法。采用内核诱导距离中的简单两项代替传统的欧氏距离,将原有的空间像素映射到高维特征空间,提高线性可分概率和计算速度;利用图像像素之间的空间相关性,通过引入改进的马尔可夫随机场对FCM目标函数进行修正,提高算法的抗噪能力以及分割精度;采用秃鹰搜索(BES)算法确定FCM的初始聚类中心,提高算法的收敛速度,同时避免算法陷入局部极值的情况。为验证改进FCM算法的性能,选取划分熵、划分系数、Xie_Beni系数以及迭代次数作为评价指标,并与近年来先进的图像分割算法进行对比。实验结果表明,改进FCM算法具有更好的抗噪能力,能得到更好的缺陷分割效果,对工业生产中的冲压件缺陷检测有一定的应用价值。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 工业应用 冲压件缺陷 内核诱导距离 马尔可夫随机场 秃鹰搜索算法
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粗糙核k-means聚类算法 被引量：15
9
作者 周涛 张艳宁 +2 位作者 袁和金 陆惠玲 邓方安 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期921-925,共5页
通过研究核聚类算法,以及粗糙集,提出了一个新的用于聚类分析的粗糙核聚类方法。通过mercer核映射把输入空间中的样本映射到Hilbert空间,使样本空间中没有显现的特征在特征空间中突现出来,在这种样本差异加大的基础上,结合粗糙集的思想... 通过研究核聚类算法,以及粗糙集,提出了一个新的用于聚类分析的粗糙核聚类方法。通过mercer核映射把输入空间中的样本映射到Hilbert空间,使样本空间中没有显现的特征在特征空间中突现出来,在这种样本差异加大的基础上,结合粗糙集的思想,把样本分别划到相应聚类中心的上、下近似中,上、下近似中的样本按照一定的比例来共同决定新的聚类中心。这样不但聚类精度大大提高,而且算法收敛速度也较快。仿真实验的结果表明该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 核方法 核聚类算法 K-MEANS 粗糙集 粗糙聚类
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核密度估计及其在聚类算法构造中的应用 被引量：68
10
作者 李存华 孙志挥 +1 位作者 陈耿 胡云 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1712-1719,共8页
经典数理统计学中的核密度估计理论是构造基于数据集密度函数聚类算法的理论基础 ,采用分箱近似的快速核密度函数估计方法同样为构造高效的聚类算法提供了依据 通过对核密度估计理论及其快速分箱核近似方法的讨论 ,给出分箱近似密度估... 经典数理统计学中的核密度估计理论是构造基于数据集密度函数聚类算法的理论基础 ,采用分箱近似的快速核密度函数估计方法同样为构造高效的聚类算法提供了依据 通过对核密度估计理论及其快速分箱核近似方法的讨论 ,给出分箱近似密度估计相对于核密度估计的均方误差界 ,提出基于网格数据重心的分箱核近似方法 在不改变计算复杂度的条件下 ,基于网格数据重心的分箱核近似密度函数计算可以有效地降低近似误差 ,这一思想方法对于构造高效大规模数据聚类分析算法具有指导意义 展开更多
关键词 核密度估计 分箱规则 聚类算法
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基于动态聚类的电力变压器故障诊断 被引量：21
11
作者 熊浩 张晓星 +2 位作者 廖瑞金 常涛 孙才新 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期456-459,共4页
本文提出了一种新电力变压器故障诊断的动态聚类方法,以人工免疫网络对故障样本进行免疫学习和记忆,提取表征故障样本的有用特征作为核可能性聚类算法的初始聚类中心,再用遗传算法动态选取聚类个数和中心实现故障样本的分类。该诊断方... 本文提出了一种新电力变压器故障诊断的动态聚类方法,以人工免疫网络对故障样本进行免疫学习和记忆,提取表征故障样本的有用特征作为核可能性聚类算法的初始聚类中心,再用遗传算法动态选取聚类个数和中心实现故障样本的分类。该诊断方法经大量实例分析,并将其结果与BP神经网络等方法的结果相比,表明该算法具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 动态聚类 人工免疫网络 核可能性聚类 遗传算法 电力变压器 故障诊断
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基于核K-均值聚类算法的植物叶部病害识别 被引量：28
12
作者 王守志 何东健 +1 位作者 李文 王艳春 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期152-155,共4页
针对植物叶部病害图像的特点,首先对采集到的玉米病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声,然后提取玉米病叶彩色图像的纹理特征和颜色特征作为特征向量,利用Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间进行K-均值聚类以及植物病害识... 针对植物叶部病害图像的特点,首先对采集到的玉米病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声,然后提取玉米病叶彩色图像的纹理特征和颜色特征作为特征向量,利用Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间进行K-均值聚类以及植物病害识别。试验涉及的4种玉米病害识别正确率达82.5%,核K-均值聚类方法适合玉米叶部病害分类。 展开更多
关键词 植物病害 病害识别 核K-均值聚类
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基于核方法的模糊聚类算法 被引量：75
13
作者 伍忠东 高新波 谢维信 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期533-537,共5页
将核方法的思想推广到模糊C 均值算法,构造了基于核函数的模糊核C 均值算法,使其能够聚类非超球体数据、被噪声污染数据、多种模式原型混合数据、不对称数据等多种数据结构,并指出一阶多项式模糊核C 均值算法等价于模糊C 均值算法.人工... 将核方法的思想推广到模糊C 均值算法,构造了基于核函数的模糊核C 均值算法,使其能够聚类非超球体数据、被噪声污染数据、多种模式原型混合数据、不对称数据等多种数据结构,并指出一阶多项式模糊核C 均值算法等价于模糊C 均值算法.人工和实际数据的实验结果表明,与模糊C 均值算法相比,模糊核C 均值算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类. 展开更多
关键词 聚类分析 模糊C-均值 核方法 无监督学习
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基于量子遗传算法的XML聚类方法 被引量：6
14
作者 蒋勇 谭怀亮 李光文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期446-449,共4页
主要用模式分析的核方法与量子遗传算法相结合研究XML聚类,提出了一种基于量子遗传算法混合核聚算法的XML文档聚类新方法。该方法先对XML文档约简,以频繁标签序列建立向量空间核的核矩阵,用高斯核函数求解初始聚类和聚类中心,然后用初... 主要用模式分析的核方法与量子遗传算法相结合研究XML聚类,提出了一种基于量子遗传算法混合核聚算法的XML文档聚类新方法。该方法先对XML文档约简,以频繁标签序列建立向量空间核的核矩阵,用高斯核函数求解初始聚类和聚类中心,然后用初始聚类中心构造量子遗传算法的初始种群,通过量子遗传算法与核聚算法相结合求得全局最优解的聚类。实验结果表明,使用该算法的聚类比改进的核聚算法、K均值算法等单一方法具有良好的收敛性、稳定性和更高的全局最优。 展开更多
关键词 XML文档 高斯核函数 核聚类算法 量子遗传算法 XML聚类
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一种基于人工免疫的模糊核聚类算法 被引量：9
15
作者 蒋全胜 贾民平 +1 位作者 胡建中 许飞云 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期594-597,共4页
针对模糊聚类及核聚类算法存在的初值敏感及易陷入局部极值点的问题,提出了一种基于人工免疫的模糊核聚类新算法。新算法将基于核的模糊聚类方法与人工免疫进化算法相结合,借鉴生物免疫系统中免疫细胞克隆和记忆、亲合力成熟等机理,采... 针对模糊聚类及核聚类算法存在的初值敏感及易陷入局部极值点的问题,提出了一种基于人工免疫的模糊核聚类新算法。新算法将基于核的模糊聚类方法与人工免疫进化算法相结合,借鉴生物免疫系统中免疫细胞克隆和记忆、亲合力成熟等机理,采用克隆选择机制对抗体进行逐代克隆、高频变异及抑制操作。相对于模糊聚类及核聚类算法,新算法能快速地获得全局最优解。仿真数据、IRIS数据和空气压缩机运行数据测试结果证明了新算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模糊聚类 人工免疫 克隆选择算法 核方法
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基于KFCM和改进分水岭算法的猪肉背最长肌分割技术 被引量：14
16
作者 伍学千 廖宜涛 +1 位作者 樊玉霞 成芳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期172-176,共5页
提出一种利用核模糊C均值聚类(KFCM)和改进分水岭算法分割猪肉眼肌切面图像中背最长肌区域的方法。该算法对经中值滤波去噪后图像的R分量利用最大方差自适应阈值(OTSU)去除背景,再采用KFCM提取出肌肉组织,然后进行空洞填充,最后由改进... 提出一种利用核模糊C均值聚类(KFCM)和改进分水岭算法分割猪肉眼肌切面图像中背最长肌区域的方法。该算法对经中值滤波去噪后图像的R分量利用最大方差自适应阈值(OTSU)去除背景,再采用KFCM提取出肌肉组织,然后进行空洞填充,最后由改进的分水岭算法分割出背最长肌区域。利用该算法对采集的60幅猪肉眼肌图像进行处理,分割正确率为86.67%;与传统的形态学算法相比,该算法能真实、完整地恢复出背最长肌区域。结果表明:该算法能有效地分割出猪肉眼肌图像中的背最长肌区域,与改进前分水岭算法相比,能避免背最长肌区域出现欠分割。 展开更多
关键词 无损检测 图像分割 猪肉 背最长肌 核模糊C均值聚类 分水岭算法
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基于PSOA聚类和KMP算法的说话人识别方法 被引量：8
17
作者 安冬 荣超群 +1 位作者 杨丹 王骄 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1306-1311,共6页
在说话人识别领域,MFCC特征参数得到了广泛的应用,但是MFCC特征参数包含了语义信息、语种信息和说话人信息等多种信息,所以存在参数中说话人个性特征信息不明显的问题,而且将MFCC应用于SVM分类器时受Mercer准则的限制。针对以上问题,提... 在说话人识别领域,MFCC特征参数得到了广泛的应用,但是MFCC特征参数包含了语义信息、语种信息和说话人信息等多种信息,所以存在参数中说话人个性特征信息不明显的问题,而且将MFCC应用于SVM分类器时受Mercer准则的限制。针对以上问题,提出了一种将PSOA聚类与核匹配追踪算法(KMP)相结合的说话人识别方法,首先通过PSOA聚类算法将MFCC特征参数进行变换处理,得到精简的MFCC特征参数,然后利用KMP算法对核函数形式没有任何限制的特性,对精简后的MFCC特征参数进行分类训练和识别。实验结果表明,基于PSOA-KMP的说话人识别方法相比GMM-UBM识别方法,在EER性能上相对提高了38%。 展开更多
关键词 粒子群算法 聚类 核匹配追踪 说话人识别
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基于样本密度KFCM新算法及其在故障诊断的应用 被引量：14
18
作者 陶新民 徐晶 +1 位作者 付强 刘兴丽 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期61-64,83,共5页
针对传统核模糊聚类(KFCM)算法无法克服边界噪声数据影响且对初始聚类中心敏感的不足,提出一种基于样本密度和最大类间方差法相结合的KFCM算法。该算法在传统的KFCM算法中引入样本分布密度作为权重,克服噪声及边界数据对分类中心的影响... 针对传统核模糊聚类(KFCM)算法无法克服边界噪声数据影响且对初始聚类中心敏感的不足,提出一种基于样本密度和最大类间方差法相结合的KFCM算法。该算法在传统的KFCM算法中引入样本分布密度作为权重,克服噪声及边界数据对分类中心的影响,使样本的聚类效果更好,同时还可以分析各样本对聚类的贡献程度。此外利用最大类间方差法对样本密度进行分割,得到各类中心点并以此作为KFCM算法的初始聚类中心,克服了传统算法对初始值敏感的不足。对各种实际数据集的测试结果均显示出新算法的优良性能。最后利用新算法对轴承故障进行诊断,试验结果表明新算法的诊断率优于传统的聚类算法。 展开更多
关键词 核模糊聚类 样本密度 最大类间方差法 故障诊断
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基于核聚类的SVM多类分类方法 被引量：11
19
作者 陈增照 杨扬 +2 位作者 何秀玲 喻莹 董才林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期47-49,共3页
对支持向量机的多类分类问题进行研究,提出了一种基于核聚类的多类分类方法。利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的节点,构成了一个... 对支持向量机的多类分类问题进行研究,提出了一种基于核聚类的多类分类方法。利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的节点,构成了一个决策分类树。给出决策树的生成算法,提出了利用交叠系数来控制交叠,从而克服错分积累,提高分类准确率。实验结果表明,采用该方法,手写体汉字识别速度和正确率都达到了实用的要求。 展开更多
关键词 支持向量机 多类分类 核聚类 手写体汉字识别
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基于核熵成分分析的流式数据自动分群方法 被引量：13
20
作者 董明利 马闪闪 +1 位作者 张帆 潘志康 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期206-211,共6页
针对多参数流式细胞数据传统人工分群过程复杂、自动化程度不高等问题,提出了一种基于核熵成分分析(KECA)的自动分群方法。选取对瑞利(Renyi)熵具有最大贡献的特征向量作为投影方向,对数据进行特征提取;设计了一种基于余弦相似度和K-me... 针对多参数流式细胞数据传统人工分群过程复杂、自动化程度不高等问题,提出了一种基于核熵成分分析(KECA)的自动分群方法。选取对瑞利(Renyi)熵具有最大贡献的特征向量作为投影方向,对数据进行特征提取;设计了一种基于余弦相似度和K-means算法的分类器,并采用一种基于向量夹角的最佳聚类数确定方法,最终获得细胞的分类标签。对实验获得的淋巴细胞免疫表型分析数据进行处理,结果表明,该方法能够实现细胞的快速、自动分群,整体分群准确率能够达到97%以上,操作简单便捷,提高了细胞分析的效率。 展开更多
关键词 流式细胞术 自动分群 核熵成分分析 K-MEANS算法 余弦相似度
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