基于改进近邻传播算法的Web用户聚类 被引量：6

1

作者 冷亚军 梁昌勇 陆文星 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2012年第9期993-997,共5页

随着Intemet和电子商务的迅猛发展，聚类技术在Web用户划分方面的作用越来越明显。Web用户聚类的难度在于有成千上万的用户需要聚类，而且每个用户的偏好向量是高维稀疏的。对于处理大规模的数据集。近邻传播算法是一种快速、有效的聚... 随着Intemet和电子商务的迅猛发展，聚类技术在Web用户划分方面的作用越来越明显。Web用户聚类的难度在于有成千上万的用户需要聚类，而且每个用户的偏好向量是高维稀疏的。对于处理大规模的数据集。近邻传播算法是一种快速、有效的聚类方法。但面对高维稀疏的数据，近邻传播算法往往不能得到很好的聚类结果，而且该方法不能产生指定类数的聚类。本文提出一种改进的近邻传播算法，使用该方法对Web用户进行聚类。根据灰关系等级和Jaccard系数定义用户相似度矩阵，对算法产生的初始聚类进行重新分配，获得指定类数的聚类。实验结果表明新算法是有效的，与原始近邻传播算法相比，新算法在个性化推荐的应用中具有更好的性能。 展开更多

关键词 WEB用户聚类 稀疏性 近邻传播算法 相似度矩阵

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基于流形结构邻域选择的局部投影近邻传播算法 被引量：3

2

作者 周治平 张道文 +1 位作者 王杰锋 孙子文 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期741-748,共8页

近邻传播算法是一种快速有效的聚类方法.针对近邻传播算法在无先验知识条件下偏向参数选择的问题,使用Silhouette聚类有效性指标确定偏向参数.针对近邻传播算法在处理结构复杂或高维数据时,存在数据信息重叠的问题,提出将局部保持投影... 近邻传播算法是一种快速有效的聚类方法.针对近邻传播算法在无先验知识条件下偏向参数选择的问题,使用Silhouette聚类有效性指标确定偏向参数.针对近邻传播算法在处理结构复杂或高维数据时,存在数据信息重叠的问题,提出将局部保持投影方法与近邻传播算法相结合的方法,在有效保留数据内部非线性结构的前提下,有效删除数据空间中的冗余信息.仿真结果验证了提出的算法优于传统的近邻传播算法. 展开更多

关键词 近邻传播算法 局部保持投影 Silhouette指标 邻域选择 流形距离

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基于互近邻一致性的近邻传播算法 被引量：9

3

作者 邢艳 周勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2524-2526,共3页

近邻传播(AP)算法是一种新提出的聚类算法,是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类,通过数据点之间交换信息,最后得到聚类结果。提出了基于互近邻一致性近邻传播算法,即KMNC-AP算法,该算法利用互近邻一致性调整数据点之间的相似度,进... 近邻传播(AP)算法是一种新提出的聚类算法,是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类,通过数据点之间交换信息,最后得到聚类结果。提出了基于互近邻一致性近邻传播算法,即KMNC-AP算法,该算法利用互近邻一致性调整数据点之间的相似度,进而提高聚类效率和精确度。实验结果表明,该算法在处理能力和运算速度上优于原算法。 展开更多

关键词 近邻传播算法 互近邻一致性 相似度 数据挖掘

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基于和声搜索的近邻传播算法 被引量：1

4

作者 陈琴 史亚辉 苏一丹 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第6期1635-1640,共6页

针对近邻传播算法中偏向参数调优难的问题,提出了一种基于和声搜索的近邻传播算法(HS-AP),利用和声搜索自动为数据集匹配最佳偏向参数,进而提高算法聚类精度。HS-AP算法首先把偏向参数编码为和声,利用和声算法自动搜索最佳和声,并将搜... 针对近邻传播算法中偏向参数调优难的问题,提出了一种基于和声搜索的近邻传播算法(HS-AP),利用和声搜索自动为数据集匹配最佳偏向参数,进而提高算法聚类精度。HS-AP算法首先把偏向参数编码为和声,利用和声算法自动搜索最佳和声,并将搜索到的和声解码为偏向参数进行运算。在UCI标准数据集上进行实验对比表明HS-AP算法在准确率,兰德指数,正则化互信息三个指标方面均有提升。准确率平均提升了6.36%,兰德指数平均提升了4.677%,正则化互信息平均提升了19.04%。 展开更多

关键词 近邻传播算法 和声搜索 正则化互信息

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基于近邻传播算法和随机森林回归模型的台区线损率计算方法 被引量：26

5

作者 赵庆明 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期94-98,共5页

针对低压配网接线方式复杂和线损率难以准确计算的问题,本文提出一种基于近邻传播聚类算法和随机森林回归模型的台区线损率计算方法。基于线路损耗模型提出了台区线损率预测计算的电气特征指标,并利用主成分分析方法提取适用于聚类分析... 针对低压配网接线方式复杂和线损率难以准确计算的问题,本文提出一种基于近邻传播聚类算法和随机森林回归模型的台区线损率计算方法。基于线路损耗模型提出了台区线损率预测计算的电气特征指标,并利用主成分分析方法提取适用于聚类分析的主特征参数,然后采用近邻传播聚类算法对数据进行聚类分析。在此基础上,采用随机森林回归算法对每类聚类数据进行样本的训练学习,并利用包外数据进行预测。以某地区614个台区样本进行仿真计算,仿真结果验证了本文所提算法的有效性和正确性,并且计算精度要优于多元线性回归算法。 展开更多

关键词 线损率 低压台区 电气特征指标 近邻传播算法 随机森林回归

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基于文本—链接模型和近邻传播算法的网页聚类 被引量：3

6

作者 郭景峰 马鑫 代军丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第4期1255-1258,1262,共5页

关于网页聚类的研究已经提出多种基于文本—链接模型的聚类算法,其中应用最广泛的便是MS模型。针对MS模型在效率和计算精度方面的不足,提出了改进的TLMS模型。新模型通过将词聚成词簇、链接向量聚成链接簇的方法将MS模型的词空间和链接... 关于网页聚类的研究已经提出多种基于文本—链接模型的聚类算法,其中应用最广泛的便是MS模型。针对MS模型在效率和计算精度方面的不足,提出了改进的TLMS模型。新模型通过将词聚成词簇、链接向量聚成链接簇的方法将MS模型的词空间和链接空间进行大幅的压缩,并应用近邻传播算法替代传统的K-means算法对网页进行聚类。实验证明,TLMS模型+近邻传播算法聚类精度高、执行效率好。 展开更多

关键词 文本—链接模型 MS模型 相似度 近邻传播聚类算法

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基于近邻传播算法的动态自适应室内指纹定位算法

7

作者 张力仁 沈建京 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第10期3133-3138,共6页

目前传统的室内指纹定位算法中存在以下几个问题:首先在构建指纹库时采用平均值的方式容易受到噪声点影响而降低定位精度;其次使用欧氏距离衡量待定位点与指纹点之间的距离可能引入信号强度距离较近、物理距离较远的参考点参与估计待定... 目前传统的室内指纹定位算法中存在以下几个问题:首先在构建指纹库时采用平均值的方式容易受到噪声点影响而降低定位精度;其次使用欧氏距离衡量待定位点与指纹点之间的距离可能引入信号强度距离较近、物理距离较远的参考点参与估计待定位点的位置,从而增大定位误差,以及当参考点数量较大时,由于K近邻算法的计算量较大,造成定位过程耗时较大,能源耗费较多的情况;最后由于K近邻算法无法根据实际情况确定参与定位的参考点个数而限制了定位系统的精确性和拓展性。针对上述问题,设计了一种基于近邻传播算法的动态自适应室内指纹定位算法。该算法在离线阶段对在每一个参考点采集的信号强度值使用方差滤波算法去除噪声值,然后利用加入了参考点物理信息的近邻传播算法对参考点进行聚类处理。在在线阶段,通过进行粗略定位和精确定位动态地估计待定位点的物理位置。经过实验证明,所提出的新算法较对比算法有较高的精确度和稳定度。 展开更多

关键词 近邻传播算法 方差滤波 动态自适应 指纹定位算法

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基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法 被引量：3

8

作者 李丞 张玉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第3期77-81,共5页

针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时... 针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。 展开更多

关键词 Walsh软扩频 盲解扩 伪码 近邻传播算法

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一种近邻传播的层次优化算法 被引量：4

9

作者 倪志伟 荆婷婷 倪丽萍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期195-200,共6页

近邻传播算法是一种新的聚类算法,在许多领域有较好的应用。近邻传播算法倾向于生成多于真实数目的类,且先验值P对该算法结果优劣有很大影响。故提出了一种有效的近邻传播的层次优化算法——CAP算法。CAP算法利用CURE算法对近邻传播算... 近邻传播算法是一种新的聚类算法,在许多领域有较好的应用。近邻传播算法倾向于生成多于真实数目的类,且先验值P对该算法结果优劣有很大影响。故提出了一种有效的近邻传播的层次优化算法——CAP算法。CAP算法利用CURE算法对近邻传播算法的结果进行优化,是一种半监督的聚类算法。在5个UCI数据集上进行了实验验证,结果显示该算法均取得比近邻传播算法更好的聚类结果质量且使得生成的类的个数更接近真实类个数;同时与K-means、Spectral、CURE算法进行比较,结果表明CAP算法能取得更优的结果。 展开更多

关键词 近邻传播算法 CURE算法 层次优化 先验值

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一种改进K-means聚类的近邻传播最大最小距离算法 被引量：24

10

作者 王美琪 李建 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第7期240-245,共6页

针对初始聚类中心不合理的选择会导致K-means算法的聚类结果局部最优,且降低聚类算法收敛速度的问题,提出一种基于近邻传播算法和最大最小距离算法联合计算初始聚类中心的算法(APMMD)。该算法通过近邻传播算法从整个样本集中获得Kap(Kap... 针对初始聚类中心不合理的选择会导致K-means算法的聚类结果局部最优,且降低聚类算法收敛速度的问题,提出一种基于近邻传播算法和最大最小距离算法联合计算初始聚类中心的算法(APMMD)。该算法通过近邻传播算法从整个样本集中获得Kap(Kap>k)个具有代表性的候选中心点,再利用最大最小距离算法从Kap个候选中心点中选择k个初始聚类中心。在多个UCI数据集上实验,结果表明APMMD算法获得初始聚类中心应用于K-means聚类,迭代次数明显降低,聚类结果稳定且具有较高准确率。 展开更多

关键词 初始聚类中心 近邻传播算法 最大最小距离算法 APMMD算法 性能量度

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基于奇异值分解的自适应近邻传播聚类算法 被引量：5

11

作者 王丽敏 姬强 +1 位作者 韩旭明 黄娜 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期753-757,共5页

针对近邻传播算法无法有效处理高维数据而导致聚类效果不佳的问题,提出一种基于奇异值分解的自适应近邻传播(SVD-SAP)聚类算法.通过引入奇异值分解,对高维数据进行重构、降维,消除冗余信息,并在此基础上采用非线性函数策略,自适应地调... 针对近邻传播算法无法有效处理高维数据而导致聚类效果不佳的问题,提出一种基于奇异值分解的自适应近邻传播(SVD-SAP)聚类算法.通过引入奇异值分解,对高维数据进行重构、降维,消除冗余信息,并在此基础上采用非线性函数策略,自适应地调整阻尼系数,提高算法的聚类性能.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该改进算法聚类精度更高,收敛速度更快. 展开更多

关键词 近邻传播聚类算法 奇异值分解 非线性函数策略 阻尼系数

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近邻传播聚类算法的RBF隐含层节点优化 被引量：1

12

作者 李志超 孔国利 《现代电子技术》 北大核心 2016年第19期16-19,24,共5页

传统的RBF神经网络预测精度会由于随机选取隐含层中心节点不合适而导致算法效率低下和数值病态,为了提高RBF神经网络的效率,提出了一种用近邻传播AP聚类算法改进RBF神经网络的方法,并介绍了该方法的原理及建模步骤。由于采用的AP聚类算... 传统的RBF神经网络预测精度会由于随机选取隐含层中心节点不合适而导致算法效率低下和数值病态,为了提高RBF神经网络的效率,提出了一种用近邻传播AP聚类算法改进RBF神经网络的方法,并介绍了该方法的原理及建模步骤。由于采用的AP聚类算法属于自适应聚类学习算法,无需事先给定隐含层中心节点的个数,能够适用于不具有先验信息的预测。首先,利用AP算法根据训练样本的信息进行聚类迭代,从而确定RBF神经网络中隐含层的中心节点和节点数值,解决了RBF网络的中心取值问题。然后,把所有输入数据代入基于AP聚类算法优化的RBF神经网络中进行预测。由于AP算法无需预先指定聚类数目,所提方案能提高网络的学习精度和训练速度,利用所提优化方案对正弦函数进行逼近的仿真实验,结果表明该方案的逼近误差仅为0.005 5,在0.3噪声下能保持较好的预测精度。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 近邻传播聚类算法 隐含层 逼近误差

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近邻传播聚类优化的角点检测改进算法

13

作者 刘文进 张蕾 孙劲光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期219-222,共4页

针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波(BF)角点检测改进算法。该算法... 针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波(BF)角点检测改进算法。该算法在对图像进行双边滤波和多尺度角点检测的基础上,采用一种新型的聚类算法——近邻传播聚类算法(AP聚类算法),对候选角点提取真实角点的效率进行优化,并对角点算子进行改进。实验是在VS2010+OpenCV平台实现的。结果表明提出的改进算法不仅提高了角点提取效率,而且更加精确地检测图像角点,具有更好的效果,更强的实用性。 展开更多

关键词 HARRIS算法 双边滤波 多尺度 角点检测 近邻传播聚类算法

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基于邻域相似度的近邻传播聚类算法 被引量：5

14

作者 赵昱 陈琴 +1 位作者 苏一丹 陈慧姣 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第7期1883-1888,共6页

针对传统近邻传播聚类算法(affinity propagation clustering algorithm,AP)处理特征复杂数据时聚类准确率较低的问题,提出一种基于邻域相似度的近邻传播聚类算法。通过分析数据样本统计特性,确定合适的邻域半径和邻域密度,计算邻域相... 针对传统近邻传播聚类算法(affinity propagation clustering algorithm,AP)处理特征复杂数据时聚类准确率较低的问题,提出一种基于邻域相似度的近邻传播聚类算法。通过分析数据样本统计特性,确定合适的邻域半径和邻域密度,计算邻域相似度并注入偏向参数,提高算法在特征复杂数据集上的聚类精度。在UCI数据集上的实验结果表明,所提算法的聚类精度优于相比较的AP算法,且邻域半径对不同数据集有自适应性,引入邻域相似度提高传统AP算法在特征复杂数据集上的聚类精度是可行的。 展开更多

关键词 近邻传播聚类算法 偏向参数 邻域半径 邻域密度 邻域相似度

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基于近邻传播聚类和TANE算法的高校数据中函数依赖的发现 被引量：3

15

作者 黄永鑫 唐雪飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期90-95,共6页

针对高校实际数据质量检测过程中数据集存在缺失值以及发现的函数依赖个数较少且不准确的问题,提出了一种结合近邻传播(AP)聚类算法和TANE算法的高校函数依赖发现方法(APTANE)。首先,对数据集中的中文字段进行列剖析,将中文字段值用对... 针对高校实际数据质量检测过程中数据集存在缺失值以及发现的函数依赖个数较少且不准确的问题,提出了一种结合近邻传播(AP)聚类算法和TANE算法的高校函数依赖发现方法(APTANE)。首先,对数据集中的中文字段进行列剖析,将中文字段值用对应的数值来表示;其次,使用AP聚类算法对数据集中的缺失值进行填补;最后,使用TANE算法从处理好的数据集中自动发现出满足非平凡、最小要求的函数依赖。实验结果表明,在使用AP聚类算法对真实的高校数据集进行修复之后,相比于直接使用函数依赖自动发现算法,发现的函数依赖个数增加到了80个,经过缺失值填补后所发现的函数依赖在表示字段间关联关系时也更加准确,减少了领域专家的工作量,提升了高校数据所拥有数据的质量。 展开更多

关键词 高校信息化 数据质量 近邻传播聚类算法 函数依赖 TANE

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基于近邻传播聚类的铁路客运节点类别划分 被引量：6

16

作者 王文宪 吕红霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期2926-2928,共3页

为简化旅客列车开行方案优化编制问题,采用聚类法对铁路客运节点进行类别划分。选取2014年日均旅客发送量排名前100位客运节点的相关属性数据为实例,以铁路客运节点的类别划分依据作为属性变量,首先运用分层聚类中的凝聚法对属性变量进... 为简化旅客列车开行方案优化编制问题,采用聚类法对铁路客运节点进行类别划分。选取2014年日均旅客发送量排名前100位客运节点的相关属性数据为实例,以铁路客运节点的类别划分依据作为属性变量,首先运用分层聚类中的凝聚法对属性变量进行聚类,然后根据简化的客运节点变量指标,运用近邻传播算法对客运节点样本进行聚类,并引用CH、KL、IGP三种聚类有效性指标对聚类结果加以分析。研究结果表明,将100个客运节点分为五个类别时,具有最好的聚类效果,可为旅客列车开行方案的设计奠定基础。 展开更多

关键词 铁路客运节点 类别划分 聚类分析 近邻传播算法 IGP指标

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一种融合人工免疫系统与AP算法的分类器设计 被引量：5

17

作者 储岳中 徐波 高有涛 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期232-238,共7页

为提高复杂数据分类器的分类性能,结合人工免疫系统(Artificial immune system,AIS)的自适应识别能力与全局搜索能力,以及近邻传播(Affinity propagation,AP)算法自动确定最佳数据类数的能力,提出了一种基于人工免疫系统与近邻传播相结... 为提高复杂数据分类器的分类性能,结合人工免疫系统(Artificial immune system,AIS)的自适应识别能力与全局搜索能力,以及近邻传播(Affinity propagation,AP)算法自动确定最佳数据类数的能力,提出了一种基于人工免疫系统与近邻传播相结合的分类算法。通过自适应免疫算法,获得反映数据集模式特征的抗体记忆集,然后再利用基于聚类有效性指标的AP算法确定抗体记忆集的最佳聚类数,以此构造分类器。最后,通过人工数据集和UCI基准数据集来测试该分类器。实验结果表明,与直接采用免疫算法和AP算法相比,该算法在分类正确率和识别性能方面均有良好的表现。在与一些经典分类算法的对比实验中,本文算法也表现出较好的竞争力。 展开更多

关键词 人工免疫系统 近邻传播算法 K近邻算法 分类

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基于改进的AP和遗传算法的能量感知分簇路由协议 被引量：4

18

作者 胡黄水 姚美琴 +1 位作者 王亮 韩优佳 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期1525-1531,共7页

针对无线传感器网络中存在的节点能量受限问题,提出一种结合近邻传播算法(AP)和遗传算法的分簇路由协议(EAPGA).该协议首先根据剩余能量、节点间距离、节点到基站的距离和节点中心度确定最优簇头;然后在信道选择上,通过簇头之间能耗偏... 针对无线传感器网络中存在的节点能量受限问题,提出一种结合近邻传播算法(AP)和遗传算法的分簇路由协议(EAPGA).该协议首先根据剩余能量、节点间距离、节点到基站的距离和节点中心度确定最优簇头;然后在信道选择上,通过簇头之间能耗偏差构建适应度函数,并且利用遗传算法对每个信道进行寻优.实验结果表明,该协议保证了能量平衡和负载平衡,使网络寿命达到最大化. 展开更多

关键词 无线传感器网络 近邻传播算法 遗传算法 能耗偏差

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基于MDP-ISAP的ENN分类算法及其应用 被引量：1

19

作者 夏崇坤 苏成利 +1 位作者 曹江涛 李平 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第9期1958-1964,共7页

针对可拓神经网络(ENN)对复杂样本数据分类效果较差的问题,提出一种融合边界判别投影(MDP)和改进半监督近邻传播(ISAP)的新型ENN分类算法。首先,使用边界判别投影对原始数据进行降维,提取关键特征。其次,在低维特征空间进行聚类分析,利... 针对可拓神经网络(ENN)对复杂样本数据分类效果较差的问题,提出一种融合边界判别投影(MDP)和改进半监督近邻传播(ISAP)的新型ENN分类算法。首先,使用边界判别投影对原始数据进行降维,提取关键特征。其次,在低维特征空间进行聚类分析,利用近邻传播聚类筛选出有效训练样本,并通过ISAP聚类寻优获得样本类中心,作为初始类中心,在此基础上构建新的分类器。最后,将其应用于复杂化工过程中高密度聚乙烯(HDPE)的熔融指数预测,取得了较好效果。 展开更多

关键词 可拓神经网络 边界判别投影 降维 近邻传播算法 HDPE过程 预测

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直接零件标志条码区域定位算法 被引量：6

20

作者 王娟 王萍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1159-1166,共8页

针对受工况、光照的限制,现场采集的含有直接零件标志(DPM)条码的图像经常亮度不一,并伴有变形等情况,导致因定位不准确而识别DPM条码困难,提出一种改进的SUSAN角点检测和半监督机制下的近邻传播聚类相结合的DPM条码定位算法.首先针对DP... 针对受工况、光照的限制,现场采集的含有直接零件标志(DPM)条码的图像经常亮度不一,并伴有变形等情况,导致因定位不准确而识别DPM条码困难,提出一种改进的SUSAN角点检测和半监督机制下的近邻传播聚类相结合的DPM条码定位算法.首先针对DPM条码图像区域多直角的特点对检测角点的SUSAN算法进行改进,使其适应由于光照问题导致灰度不均的DPM条码区域,具有检出变形角点的能力,同时极大程度地抑制背景上及条码区域中的伪角点;以此为基础,使用近邻传播聚类算法对角点进行聚类,并将DPM条码区域中角点的聚集特点转化为监督规则,形成半监督机制下的角点近邻传播聚类.实验结果表明,该算法检测出的角点对DPM条码区域的示意性强、效率高,基于角点聚类结果的DPM条码定位比其他算法精准、快速. 展开更多

关键词 DPM条码 角点检测 半监督近邻传播聚类算法 条码定位

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