针对现实不确定数据流具备分布非凸性和包含大量噪声等特点,提出不确定数据流聚类算法Clu_Ustream(clustering on uncertain stream)来解决对近期数据进行实时高效聚类演化问题。首先,在线部分利用子窗口采样机制采集滑动窗口中的不确...针对现实不确定数据流具备分布非凸性和包含大量噪声等特点,提出不确定数据流聚类算法Clu_Ustream(clustering on uncertain stream)来解决对近期数据进行实时高效聚类演化问题。首先,在线部分利用子窗口采样机制采集滑动窗口中的不确定流数据,采用双层概要统计结构链表存储概率密度网格的统计信息;然后,离线聚类过程中通过衰减窗口机制弱化老旧数据的影响,并定期对窗口中的过期子窗口进行清理;同时采用动态异常网格删除机制有效过滤离群点,从而降低算法的时空复杂度。在模拟数据集和网络入侵真实数据集上的仿真结果表明,Clu_Ustream算法与其他同类算法相比具有较高的聚类质量和效率。展开更多
针对传统图像分割算法对不同类型噪声敏感性缺陷的问题,基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法即SF-CM(fuzzy C means clustering algorithm based on the space distance of the nearest pixels)算法,采用核化的空间距离公式,将点...针对传统图像分割算法对不同类型噪声敏感性缺陷的问题,基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法即SF-CM(fuzzy C means clustering algorithm based on the space distance of the nearest pixels)算法,采用核化的空间距离公式,将点到点之间的距离转化为点到空间的距离,很好的平衡了考察像素点临近像素点的灰度信息与位置信息间的关系,进一步克服了临近像素的位置差异对考察像素影响不同的缺点。通过在合成图像和自然图像上的大量实验并与几个传统算法进行对比,不仅表现出了很强的抗干扰能力,提高了聚类精度,并且很好的保留了原图像边缘等细节信息,体现出了较强的鲁棒性。展开更多
文摘针对现实不确定数据流具备分布非凸性和包含大量噪声等特点,提出不确定数据流聚类算法Clu_Ustream(clustering on uncertain stream)来解决对近期数据进行实时高效聚类演化问题。首先,在线部分利用子窗口采样机制采集滑动窗口中的不确定流数据,采用双层概要统计结构链表存储概率密度网格的统计信息;然后,离线聚类过程中通过衰减窗口机制弱化老旧数据的影响,并定期对窗口中的过期子窗口进行清理;同时采用动态异常网格删除机制有效过滤离群点,从而降低算法的时空复杂度。在模拟数据集和网络入侵真实数据集上的仿真结果表明,Clu_Ustream算法与其他同类算法相比具有较高的聚类质量和效率。
文摘针对传统图像分割算法对不同类型噪声敏感性缺陷的问题,基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法即SF-CM(fuzzy C means clustering algorithm based on the space distance of the nearest pixels)算法,采用核化的空间距离公式,将点到点之间的距离转化为点到空间的距离,很好的平衡了考察像素点临近像素点的灰度信息与位置信息间的关系,进一步克服了临近像素的位置差异对考察像素影响不同的缺点。通过在合成图像和自然图像上的大量实验并与几个传统算法进行对比,不仅表现出了很强的抗干扰能力,提高了聚类精度,并且很好的保留了原图像边缘等细节信息,体现出了较强的鲁棒性。
