DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具...DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具有正确类簇个数的聚类结果,也可能将部分数据错分为噪声。为此,利用数据场能较好描述数据分布,反映数据关系的优势,提出了一种基于数据场的改进DBSCAN聚类算法。该算法引入平均势差的概念,在聚类过程中动态地确定每个类的Eps和平均势差,从而能够在一些密度相差较大的数据集上得到较好的聚类结果。实验表明,所提算法的性能优于DBSCAN算法。展开更多
文摘DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具有正确类簇个数的聚类结果,也可能将部分数据错分为噪声。为此,利用数据场能较好描述数据分布,反映数据关系的优势,提出了一种基于数据场的改进DBSCAN聚类算法。该算法引入平均势差的概念,在聚类过程中动态地确定每个类的Eps和平均势差,从而能够在一些密度相差较大的数据集上得到较好的聚类结果。实验表明,所提算法的性能优于DBSCAN算法。
文摘在高压并联电抗器声纹信号监测系统中,长时海量无标签声纹的高维非平稳性导致特征提取困难、无监督聚类适应性差。由此提出了一种基于深度自适应K-means++算法(deep adaptive K-means++clustering algorithm,DAKCA)的750 kV电抗器声纹聚类方法。首先通过采用两阶段无监督策略微调的改进堆叠稀疏自编码器(stacked sparse autoencoder,SSAE),对快速傅里叶变换后的归一化频域数据提取电抗器原始声纹32维深度特征。进一步提出了依据最近邻聚类有效性指标(clustering validation index based on nearest neighbors,CVNN)的自适应K-means++聚类算法,构建了能自适应确定最优聚类个数的电抗器声纹聚类模型。最后通过西北地区某750 kV电抗器实测声纹数据集进行了验证。结果表明,DAKCA算法对无标签声纹数据在不同样本均衡程度下能够稳定提取32维深度特征,并实现最优聚类,为直接高效利用电抗器无标签声纹数据提供了参考。
