基于加权联合矩阵的演化聚类算法

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常用的聚类算法及聚类算法评价指标

常⽤的聚类算法及聚类算法评价指标1. 典型聚类算法1.1 基于划分的⽅法代表：kmeans算法·指定k个聚类中⼼·（计算数据点与初始聚类中⼼的距离）·（对于数据点，找到最近的{i}ci(聚类中⼼)，将分配到{i}ci中）·(更新聚类中⼼点，是新类别数值的均值点)·（计算每⼀类的偏差）·返回返回第⼆步1.2 基于层次的⽅法代表：CURE算法·每个样本作为单独的⼀个类别··合并,为·遍历完本次样本，合并成新的类别后，若存在多个类别，则返回第⼆步·遍历完本次样本，合并成新的类别后，若所有样本为同⼀类别，跳出循环，输出每层类别1.3 基于⽹格的⽅法代表：STING算法·将数据集合X划分多层⽹格结构，从某⼀层开始计算·查询该层⽹格间的属性值，计算属性值与阈值的关系，判定⽹格间的相关情况，不相关的⽹格不作考虑·如果⽹格相关，则进⼊下⼀层的相关区域继续第⼆步，直到下⼀层为最底层·返回相关⽹格结果1.4 基于密度的⽅法代表：DBSCAN算法·输⼊数据集合X，随机选取⼀点，并找出这个点的所有⾼密度可达点·遍历此点的所有邻域内的点，并寻找这些密度可达点，判定某点邻域内的点，并寻找这些点密度可达点，判定某点的邻域内的点数是否超过阈值点数，超过则构成核⼼点·扫描数据集，寻找没有被聚类的数据点，重复第⼆步·输出划分的类，并输出异常值点（不和其他密度相连）1.5 神经⽹络的⽅法代表：SOM算法·数据集合，权重向量为，，归⼀化处理·寻找获胜的神经元，找到最⼩距离，对于每⼀个输⼊数据，找到与之最相匹配的节点令为为的距离，更新权重：·更新临近节点，，其中代表学习率1.6 基于图的聚类⽅法代表：谱聚类算法·计算邻接矩阵，度矩阵，·计算拉普拉及矩阵·计算归⼀化拉普拉斯矩阵·计算的特征值和特征向量·对Q矩阵进⾏聚类，得到聚类结果2. 聚类算法的评价指标⼀个好的聚类⽅法可以产⽣⾼品质簇，是的簇内相似度⾼，簇间相似度低。

基于加权K-means聚类算法的机动通信网络自动划分方法

基于加权K-means聚类算法的机动通信网络自动划分方法作者：王均春冀云刚来源：《计算机与网络》2022年第02期摘要：针对机动通信网络规划中的网络划分需求，提出了一种基于加权K-means聚类算法的网络自动划分方法。

算法通过采用Elbow方法确定聚类数量，并在初始聚类中心选择中考虑了节点连通度，克服了传统K-means算法初始聚类中心的不确定性，通过对不同特征分配相应权重，进一步提升了聚类效果。

实验结果说明该算法在机动通信网络自动划分中具有良好的准确率，为后续网络规划提供了基础支撑。

关键词：网络划分;加权K-means;网络规划;节点联通度中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1008-1739（2022）02-56-40引言机动通信网络是为保障特殊任务而临时开设的综合性通信网络，具有快速开设、组织结构复杂、动态变化等特点。

机动通信网络规划负责在网络开设前，根据通信保障需求统筹安排各类通信资源，进行网络拓扑规划、频率规划、IP规划等，生成网络开通所需的规划参数文件，确保网络快速开通。

其中，网络拓扑规划是基础。

在开展其他规划工作前，需先根据网络拓扑结构和网络组成，将整个网络划分成若干相对独立的子网，然后再基于子网划分结果进行各子网的频率分配、IP地址规划、路由协议规划、聚合路由规划等。

目前在进行子网划分时，一般多采用人工划分或按所属单位固定划分方式，缺少自动化手段，无法适应机动通信网络组织结构灵活多变的特点。

尤其是当网络规模较大时，对规划人员要求高，影响网络规划效率。

K-means算法[1]作为一种经典的聚类算法，能够将样本中的对象划分成不同的类簇，从而使同一类簇中对象具备相似性，不同类簇间对象具有差异性。

K-means算法由于简单、高效、良好的局部搜索能力、数据集类型多样等特点在多种学科领域广泛使用，尤其是对球状分布的数据进行聚类时能达到理想的效果[2]。

但同时存在需事先确定聚类数，且对初始聚类中心敏感，初始聚类中心的随机选取导致聚类结果不稳定，容易陷入局部最优解，并易受孤立点的影响等缺点。

基于加权联合矩阵的演化聚类算法

基于加权联合矩阵的演化聚类算法周松华;欧阳春娟【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2015(32)11【摘要】Compared with static clustering,evolutionary clustering can not only resist to the noise in short-term,but also re-flect the changing trend in long term.It has been widely used in dynamic community identification,financial product analysis and many other fields.Traditional evolutionary clustering focus on a single time step,while falls short of dealing with multiple ones.Based on the time smoothing framework,this paper put forward a weighted co-association matrix oriented evolutionary clustering(WCEC),which proved to be simple as well as scalable through experiments.%传统的演化聚类算法大多是基于单个时间截面进行问题求解，对于多时间截面的融合问题尚无有效的处理办法，造成了大量的知识浪费。

从时间平滑框架出发，借鉴组合聚类思想，提出一种基于加权联合矩阵的演化聚类算法（WCEC）。

实验表明，该方法不仅简单有效，而且对于数据点变化的演化情况具有较高的扩展性。

【总页数】6页(P3247-3251,3268)【作者】周松华;欧阳春娟【作者单位】井冈山大学电子与信息工程学院，江西吉安 343009;井冈山大学电子与信息工程学院，江西吉安 343009【正文语种】中文【中图分类】TP182;TP301.6【相关文献】1.基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法 [J], 刘正;张国印;陈志远2.基于矩阵加权关联规则的空间粒度聚类算法 [J], 李泽军3.基于加权核非负矩阵分解的短文本聚类算法 [J], 曹大为;贺超波;陈启买;刘海4.基于Bregman联合聚类与加权矩阵分解的\r融合推荐算法 [J], 郭蕊;孙福振;王绍卿;张进;王帅;方春5.基于可变加权矩阵的机器人雅可比矩阵规范化 [J], 刘志忠;柳洪义;罗忠;王菲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于加权密集连接卷积的深度强化学习方法总结

密集连接卷积网络跨层连接的过程中，每一层之间都属于平等的关系，如果只是将当前的密集连接卷积网络层与之前所有的密集连接卷积网络层之间并联完成后再进行操作，这个时候每一层之间的密集连接卷积操作都有着不同的作用和效果，得到的特征信息也不会相同，所以在进行密集连接卷积网络跨层连接的时候要保持分明的主次关系，也就是说密集连接卷积网络跨层连接的时候当前的网络层会起到主要的作用，之前所有的密集连接卷积网络可以起到辅助的作用。如果加权密集连接卷积网络层在进行跨层连接的时候，需要进行权重的分配，如果当前密集连接卷积网络层权重的系数为1，那么每一层的权重设置就是w，w的大小范围在0和1之间，最小不低于0，最大不超过1，加入加权密集连接卷积网络连接块中当前的层之前一共有i层密集连接卷积网络，那么到了第i层的时候整个密集连接卷积网络的权重就是：
深度强化学习方法可以在不同的实际环境中使用，这种学习方法的适应性较强，但是如果卷积神经网络的层数太少，那么游戏的状态和信息是无法完全提取出来的。卷积神经网络可以让网络朝着更深或者更宽的方向发展，随着信息化技术的发展和网络科技的进步，网络层数不断在加深，节点不多增加，需要计算的量也有了成倍数的增加，这个时候使用加权密集连接卷积的深度强化学习方法就会起到更加理想的效果。
对于深度强化学习方法的整体框架，首先，提出的问题成为样本数据被输入，随后变为初始化深度网格参数，参数完成后再对训练样本进行科学的预测，根据预测得到的结果分析样本之间是否存在偏差，如果偏差过大，就要根据实际情况扩大训练样本的次数，如果偏差不大就可以继续分析样本之间存在的方差情况，如果方差过大，那么经过正规化的处理方式进行训练样本的预测工作，如果方差不大，接下来就可以直接设置深度学习的网格超参数，可以使用蒙特卡洛模拟数据抽样对网络中的数据流进行一次预测，随后设置好强化学习汇报的函数，根据函数的表现运用深度强化学习的策略对当前拥有的资源做好分析工作，最终得到结果[1]。

加权共协矩阵聚类融合研究

加权共协矩阵聚类融合研究摘要：当前的聚类融合算法大多不考虑进行融合的成员的质量，当聚类成员存在聚类质量差或者有噪声干扰时，融合结果将受到影响。

本文提出了一种对聚类成员进行加权的融合算法。

该方法对聚类成员的质量进行简单评价，并据此对其赋予权重，生成加权共协矩阵，能够有效的消减聚类成员质量差异和噪声对融合的影响，进而得到更好的融合结果。

关键词：聚类融合；权重；共协矩阵TP301文献标志码：A ：1671-1807(2010)01-0089-03聚类分析根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象划分成有意义或有用的组（簇）。

其目标是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。

组内的相似性（同质性）越大，组间差别越大，聚类就越好。

聚类算法是一种非监督的机器学习算法，目的是将数据集人为地划分成若干类，以揭示这些数据分布的真实情况。

然而，没有任何一种算法能胜任任意形状、任意分布的数据的聚类。

聚类，作为数据挖掘技术研究的热点之一，受到了越来越多的关注。

目前已有很多比较成熟的聚类算法，如K - means、K-medoids、BIRCH、CURE、DBSCAN，STING等，以及各种改进的聚类算法，如蚁群聚类组合算法。

虽然其中有些算法已经得到广泛应用，但由于聚类分析算法对于数据集有诸多限制，所以很难找到适合的方法进行聚类分析。

由此，聚类融合算法应运而生。

融合方法将不同算法或者同一算法下使用不同参数得到的结果进行合并，从而得到比单一算法更为优越的结果。

在分类算法和回归模型中，融合方法的使用已经比较成熟。

但在聚类分析领域，聚类融合方法的研究在近几年才开始出现。

当前的聚类融合算法大多不考虑进行融合的成员的质量，当聚类成员存在聚类质量差或者有噪声干扰时，融合结果将受到影响。

针对此种情况，本文根据簇内方差对生成的H个聚类成员划分成五类，再根据划分结果确定成员的权重，然后使用基于加权共协矩阵的方法得到更好的融合结果。

融合KNN优化的密度峰值和FCM聚类算法

聚类（clustering ）就是将一个数据集分成多个簇（cluster ）或类，使得在同一类簇中的数据样本点之间具有相对高的相似度，而不同类簇中的数据样本点差别较大。

根据聚类的结果可以从数据中发现规律和知识，探索出藏在数据之后的规律和模式。

聚类算法被普遍地运用在数据科学分析和实际工程领域中[1-4]，经过许多国内外研究人员的努力，产生了许多优秀的聚类算法，根据研究方向和算法实现原理的不同，目前聚类算法可划分为基于密度的方法、基于网格的方法、基于层次的方法、基于模型的方法和基于划分式方法等五种主流方法[5]。

模糊C 均值（Fuzzy C-Means ，FCM ）算法[6]是基于划分式的聚类算法，此算法的基本思想是引入隶属度概念来量化样本点从属于每个类簇的数值大小，由此进行划分判断，使得划分到同一类簇的样本间相似度最大、不同类簇的样本间相似度最小，已达到对数据集划分为各类簇的目的，在模式识别、数据挖掘、数据分析、矢量量化以及图像分割等领域应用比较广泛[7-8]。

FCM 算法是C-Means 算法的衍生改进算法，C-Means 算法对数据集划分属于硬性、具体的划分，但FCM 算法对数据集的⦾理论与研发⦾基金项目：国家自然科学基金（61762046）；江西省教育厅科技重点项目（GJJ160599）；江西省自然科学基金（20161BAB212048）。

作者简介：兰红（1969—），女，博士，教授，硕士生导师，CCF 会员，研究领域为图像处理、模式识别，E-mail ：；黄敏（1996—），男，硕士研究生，研究领域为图像处理、深度学习。

收稿日期：2020-05-05修回日期：2020-08-24文章编号：1002-8331（2021）09-0081-08融合KNN 优化的密度峰值和FCM 聚类算法兰红，黄敏江西理工大学信息工程学院，江西赣州341000摘要：针对模糊C 均值（Fuzzy C-Means ，FCM ）聚类算法对初始聚类中心和噪声敏感、对边界样本聚类不够准确且易收敛于局部极小值等问题，提出了一种K 邻近（KNN ）优化的密度峰值（DPC ）算法和FCM 相结合的融合聚类算法（KDPC-FCM ）。

基于加权连接度的改进K—Modes聚类算法

已经成为人们进行数据分析和信息提取的研究热点Ｌ］１。
聚类算法可大致分为两种：于语义的聚类算法和基于结构的聚类算法［基。Ｋ— ａｓ聚类算法［作Ｍｅｎｓ为一种有效的基于语义的聚类算法已得到了广泛应用，该算法主要处理的是数值型数据，不能处理字但而符型数据。现实中字符型数据的大量存在，字符型聚类算法已成为机器学习领域研究的重要课题，使目前已提出很多字符型聚类算法。如ＨｕｎＬ在１９提出的源于Ｋ— ａｓ的Ｋ— ｄｓ算法，ｈｃａｇ６］９７年ＭｅｎＭｏｅＧｕａ等人
第２卷６
第３期
广西师范大学学报：自然科学版
Ｊｕｎｌｆａｇｉｒｌｉｅｓｔ：ｔｒｌｃｅｃｄｔｎｏｒａｏｎｘｍａＵｎｖｒｉＮａｕａＳｉｎｅＥｉｏＧｕＮｏｙｉ
Ｖｏ．６Ｎｏ３１２．
Ｓｅ．０８ｐｔ２０
摘
要：Ｍｏｅ算法是一种经典的字符型数据聚类算法，Ｋ— ｄｓ在处理对象属性值距离时，采用简单的Ｏ１匹配，－
不能体现出属性值之间潜在的相似关系。通过图形聚类理论中的连接度来度量字符型属性值之间的相似性，
改进了传统的Ｋ— ｏｅ算法。实验结果表明该方法较传统的Ｋ— ｄｓ法有一定的改善。ＭｄｓＭｏｅ算
收稿日期：பைடு நூலகம்０８０ — ６２０－６０

谱聚类算法综述

谱聚类算法综述一、本文概述谱聚类算法是一种基于图理论的机器学习技术，它在数据分析和模式识别中发挥着重要作用。

本文旨在对谱聚类算法进行全面的综述，从理论基础、算法流程、应用领域以及最新进展等多个方面进行深入的探讨。

我们将简要介绍谱聚类算法的基本概念和原理，包括图论基础、拉普拉斯矩阵、特征值分解等关键知识点。

然后，我们将详细阐述谱聚类算法的基本流程和主要步骤，包括数据预处理、构建相似度矩阵、计算拉普拉斯矩阵、求解特征向量和聚类等。

接下来，我们将重点分析谱聚类算法在不同领域中的应用，如图像处理、社交网络分析、机器学习等，并探讨其在这些领域中取得的成果和优势。

我们还将对谱聚类算法的性能进行评估，包括其时间复杂度、空间复杂度以及聚类效果等方面。

我们将对谱聚类算法的最新研究进展进行综述，包括新的算法模型、优化方法以及应用领域的拓展等方面。

通过对这些最新进展的梳理和总结，我们可以更好地了解谱聚类算法的发展趋势和未来研究方向。

本文旨在对谱聚类算法进行全面的综述和分析，为读者提供一个清晰、系统的认识框架，同时也为该领域的研究者提供有价值的参考和启示。

二、谱聚类算法的基本原理谱聚类算法是一种基于图理论的聚类方法，它通过将数据点视为图中的节点，数据点之间的相似性视为节点之间的边的权重，从而构建出一个加权无向图。

谱聚类的基本原理在于利用图的拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix）的特征向量来进行聚类。

构建相似度矩阵：需要计算数据点之间的相似度，这通常通过核函数（如高斯核函数）来实现，从而构建出一个相似度矩阵。

构建图的拉普拉斯矩阵：根据相似度矩阵，可以构建出图的度矩阵和邻接矩阵，进而得到图的拉普拉斯矩阵。

拉普拉斯矩阵是相似度矩阵和度矩阵之差，它反映了数据点之间的局部结构信息。

求解拉普拉斯矩阵的特征向量：对拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到其特征向量。

这些特征向量构成了一个新的低维空间，在这个空间中，相似的数据点更接近，不相似的数据点更远。

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ｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇ（ＷＣＥＣ），ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅｓｉｍｐｌｅａｓｗｅｌｌａｓｓｃａｌａｂｌｅｔｈｒｏｕｇｈｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｓｔａｔｉｃｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇ，ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｒｅｓｉｓｔｔｏｔｈｅｎｏｉｓｅｉｎｓｈｏｒｔ — ｔｅｒｍ，ｂｕｔａｌｓｏｒｅ —
上一期的聚类结果，而没有利用多个时间截面所获得的知识ｓｔｅｒａｎｌａｙｓｉｓ）是数据挖掘领域的核心子领域
周松华，欧阳春娟
（井冈山大学电子与信息工程学院，江西吉安３４３００９）
摘要：传统的演化聚类算法大多是基于单个时间截面进行问题求解，对于多时间截面的融合问题尚无有效的
处理办法，造成了大量的知识浪费。从时间平滑框架出发，借鉴组合聚类思想，提出一种基于加权联合矩阵的演
化聚类算法（ＷＣＥＣ）。实验表明，该方法不仅简单有效，而且对于数据点变化的演化情况具有较高的扩展性。
关键词：静态聚类；演化聚类；联合矩阵；加权法；时间平滑；扩展性
中图分类号：ＴＰ１８２；ＴＰ３０１．６
文献标志码：Ａ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｔａｔｉｃｃｌｕｓｔｅｉｎｒｇ；ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇ；ＣＯ — ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘ；ｗｅｉｇｈｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｔｉｍｅｓｍｏｏｔｈｉｎｇ；ｓｃｌａａｂｉｌｉｔｙ
ｏｎｅｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｉｍｅｓｍｏｏｔｈｉｎｇｆｒａｍｅｗｏｒｋ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｗｅｉｇｈｔｅｄＣＯ — ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘｏｉｒｅｎｔｅｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｙｒ
ａｎｄｍａｎｙｏｔｈｅｒｉｆｅｌｄｓ．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｆｏｃｕｓｏｎａｓｉｎｇｌｅｔｉｍｅｓｔｅｐ，ｗｈｉｌｅｆａｌｌｓｓｈｏｔｒｏｆｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｍｕｌｔｉｐｌｅ
ｌｆｅｅｔｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｉｎｌｏｎｇｔｅｍ．Ｉｒｔｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｄｙｎａｍｉｃｃｏｍｍｕｎｉｔｙｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ，ｆｉｎａｎｃｉａｌｐｒｏｄｕｃｔａｎｌｙａｓｉｓ
文章编号：１００１ — ３６９５（２０１５）１１ — ３２４７ — ０５
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１５．１１．０１０
ＷｅｉｇｈｔｅｄＣＯ — ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘｏｒｉｅｎｔｅｄｅｖｏ・ｌｕｔｉｏｎａｒｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
第３２卷第１１期
２０１５年１１月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅ￣
Ｖｏ１．３２Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２０１５
基于加权联合矩阵的演化聚类算法
ＺｈｏｕＳｏｎｇｈｕａ，ＯｕｙａｎｇＣｈｕｎｊｕａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉｎｇｇａｎｇｓｈａｎＵｎｉｖｅｍｉ＠，Ｊｉ ’ ａｎＪｉａｎｇｘｉ３４３００９，Ｃｈｉｎａ）