模糊聚类方法可以更有效地对复杂数据集进行分析,由于模糊聚类算法的种类繁多且聚类结果会随着输入的聚类个数的不同而改变,使得模糊聚类算法产生的结果不准确,因此,要获得准确的聚类结果必须确定模糊聚类个数k。目前已有的研究主要是...模糊聚类方法可以更有效地对复杂数据集进行分析,由于模糊聚类算法的种类繁多且聚类结果会随着输入的聚类个数的不同而改变,使得模糊聚类算法产生的结果不准确,因此,要获得准确的聚类结果必须确定模糊聚类个数k。目前已有的研究主要是利用多种模糊聚类有效性指标来确定最优聚类个数k,但是诸如SSD,PBM等模糊聚类指标会随着划分的聚类个数k的增加而单调递减,导致聚类个数k不准确。为此,文中提出了一种结合多目标优化算法的模糊聚类有效性指标(A Validity Index of Fuzzy Clustering Combined with Multi-objective Optimization Algorithm,OSACF),将模糊聚类度量指标与多目标优化算法(Multi-Objective Optimization Algorithm,MOEA)相结合来解决聚类最优个数k的问题。与使用聚类有效性指标不同,OSACF通过建立聚类个数k与聚类度量指标之间的双目标模型并使用MOEA优化该双目标模型来确定最优聚类个数k,避免了聚类有效性指标趋于单调递减的影响。另一方面,OSACF使用形态形似距离替代传统的欧氏距离度量,避免了聚类形状对计算聚类k值的影响。实验结果表明,OSACF结合MOEA得到的最优模糊聚类个数k比已有的聚类有效性指标获得的结果更准确。展开更多
聚类分析是统计学、模式识别和机器学习等领域的研究热点.通过有效的聚类分析,数据集的内在结构与特征可以被很好地发掘出来.然而,无监督学习的特性使得当前已有的聚类方法依旧面临着聚类效果不稳定、无法对多种结构的数据集进行正确聚...聚类分析是统计学、模式识别和机器学习等领域的研究热点.通过有效的聚类分析,数据集的内在结构与特征可以被很好地发掘出来.然而,无监督学习的特性使得当前已有的聚类方法依旧面临着聚类效果不稳定、无法对多种结构的数据集进行正确聚类等问题.针对这些问题,首先将K-means算法和层次聚类算法的聚类思想相结合,提出了一种混合聚类算法K-means-AHC;其次,采用拐点检测的思想,提出了一个基于平均综合度的新聚类有效性指标DAS(平均综合度之差,difference of average synthesis degree),以此来评估K-means-AHC算法聚类结果的质量;最后,将K-means-AHC算法和DAS指标相结合,设计了一种寻找数据集最佳类簇数和最优划分的有效方法.实验将K-means-AHC算法用于测试多种结构的数据集,结果表明:该算法在不过多增加时间开销的同时,提高了聚类分析的准确性.与此同时,新的DAS指标在聚类结果的评价上要优于当前已有的常用聚类有效性指标.展开更多
文摘模糊聚类方法可以更有效地对复杂数据集进行分析,由于模糊聚类算法的种类繁多且聚类结果会随着输入的聚类个数的不同而改变,使得模糊聚类算法产生的结果不准确,因此,要获得准确的聚类结果必须确定模糊聚类个数k。目前已有的研究主要是利用多种模糊聚类有效性指标来确定最优聚类个数k,但是诸如SSD,PBM等模糊聚类指标会随着划分的聚类个数k的增加而单调递减,导致聚类个数k不准确。为此,文中提出了一种结合多目标优化算法的模糊聚类有效性指标(A Validity Index of Fuzzy Clustering Combined with Multi-objective Optimization Algorithm,OSACF),将模糊聚类度量指标与多目标优化算法(Multi-Objective Optimization Algorithm,MOEA)相结合来解决聚类最优个数k的问题。与使用聚类有效性指标不同,OSACF通过建立聚类个数k与聚类度量指标之间的双目标模型并使用MOEA优化该双目标模型来确定最优聚类个数k,避免了聚类有效性指标趋于单调递减的影响。另一方面,OSACF使用形态形似距离替代传统的欧氏距离度量,避免了聚类形状对计算聚类k值的影响。实验结果表明,OSACF结合MOEA得到的最优模糊聚类个数k比已有的聚类有效性指标获得的结果更准确。
基金Supported by the National Natural Science Foundation of Chinaunder GrantNo.10771176(国家自然科学基金)the National 985 Project of Chinaunder GrantNo.0000-X07204(985工程二期平台基金)the Scientific Research Foundation of Xiamen University of Chinaunder GrantNo.0630-X01117(厦门大学科研基金)
文摘聚类分析是统计学、模式识别和机器学习等领域的研究热点.通过有效的聚类分析,数据集的内在结构与特征可以被很好地发掘出来.然而,无监督学习的特性使得当前已有的聚类方法依旧面临着聚类效果不稳定、无法对多种结构的数据集进行正确聚类等问题.针对这些问题,首先将K-means算法和层次聚类算法的聚类思想相结合,提出了一种混合聚类算法K-means-AHC;其次,采用拐点检测的思想,提出了一个基于平均综合度的新聚类有效性指标DAS(平均综合度之差,difference of average synthesis degree),以此来评估K-means-AHC算法聚类结果的质量;最后,将K-means-AHC算法和DAS指标相结合,设计了一种寻找数据集最佳类簇数和最优划分的有效方法.实验将K-means-AHC算法用于测试多种结构的数据集,结果表明:该算法在不过多增加时间开销的同时,提高了聚类分析的准确性.与此同时,新的DAS指标在聚类结果的评价上要优于当前已有的常用聚类有效性指标.
