文摘研究加速K-medoids聚类算法,首先以PAM(partitioning around medoids)、TPAM(triangular inequality elimination criteria PAM)算法为基础给出两个加速引理,并基于中心点之间距离不等式提出两个新加速定理.同时,以O(n+K^2)额外内存空间开销辅助引理、定理的结合而提出加速SPAM(speed up PAM)聚类算法,使得K-medoids聚类算法复杂度由O(K(n-K)~2)降低至O((n-K)~2).在实际及人工模拟数据集上的实验结果表明:相对于PAM,TPAM,FKMEDOIDS(fast K-medoids)等参考算法均有改进,运行时间比PAM至少提升0.828倍.
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。
