针对DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对参数敏感且无法适用于多密度数据集聚类的缺点,提出一种改进的基于一维投影分析的无参数多密度聚类算法PFMDBSCAN(Parameter Free Multi-Density Clus-t...针对DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对参数敏感且无法适用于多密度数据集聚类的缺点,提出一种改进的基于一维投影分析的无参数多密度聚类算法PFMDBSCAN(Parameter Free Multi-Density Clus-tering Using One-dimensional Projection Analysis).算法首先对数据集进行一维投影,并对投影后的数据进行高斯核密度估计,据此采用极值策略得到多个局部密度估计值,将每个局部密度估计值转换为参数后依次调用DBSCAN进行聚类,最终得到完整的聚类结果.该算法达到了聚类无参数化且能适用于多密度的目标.实验表明,本文提出的无参数算法对单密度和多密度数据集都有较好的聚类效果,能适用于任意形状、任意密度的数据集,且具有较强的抗噪性.与近期文献中提出的无参数多密度聚类算法APSCAN相比,不仅聚类效果更好,且计算复杂性更低.展开更多
基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of Chinaunder Grant No.10471045)国家新世纪优秀人才计划(the Pro-gram for New Century Excellent Talentsin University+4 种基金NCET)教育部霍英东青年教师基金(the Excellent Young Teachers Program of Ministry of Education of Chinaunder Grant No.91005)教育部人文社科基金(the Social Science Research Foundation of MO Eunder Grant No.2005-241)广东省科技攻关项目(the Key Technology Researchand Development Program of Guangdong ProvinceChinaun-der Grant No.2005B10101010)
文摘针对辅助粒子滤波算法计算量大,滤波效率较低的问题,提出了一种基于快速高斯变换(Fast Gaussian transform,FGT)的辅助边缘粒子滤波算法。该算法假设状态噪声是加性的,并且是高斯的,这样非线性滤波的Chapman-Kolmogorov方程的求解近似于执行了核密度估计(Kerner density estimation,KDE),从而可将KDE中的快速算法FGT引入,以提高算法的计算效率和实时性。仿真结果表明,该算法利用少数粒子就可以获得与常规粒子滤波相似的误差,大大提高了计算效率。
文摘针对DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对参数敏感且无法适用于多密度数据集聚类的缺点,提出一种改进的基于一维投影分析的无参数多密度聚类算法PFMDBSCAN(Parameter Free Multi-Density Clus-tering Using One-dimensional Projection Analysis).算法首先对数据集进行一维投影,并对投影后的数据进行高斯核密度估计,据此采用极值策略得到多个局部密度估计值,将每个局部密度估计值转换为参数后依次调用DBSCAN进行聚类,最终得到完整的聚类结果.该算法达到了聚类无参数化且能适用于多密度的目标.实验表明,本文提出的无参数算法对单密度和多密度数据集都有较好的聚类效果,能适用于任意形状、任意密度的数据集,且具有较强的抗噪性.与近期文献中提出的无参数多密度聚类算法APSCAN相比,不仅聚类效果更好,且计算复杂性更低.
