一种基于参考点的快速K-均值算法(精)
一种基于局部密度的核K-means算法
ｐｏ ｏｅ ｅｎ ｌ — ｅ ｎ ｌｓ ｒ ｇａ ｏｉ ｍ ｂ ｓｄｏ ｃｌ ｅ ｓ ｙ Ｌ Ｋ ． ｈｓ ｌ ｒ ｈ ｐ ｌ ｄｌ ａ ｒｌ ｉ ｅ ｓ ｙ ｆ ｒｐ ｓｄ ａｋ ｒｅ Ｋ ｍ ａ ｓ ｕｔ ｉ ｌ ｒ ｈ ａｅ ｎｌ ａ ｄ ｎｉ （ Ｄ Ｋ） Ｔ ｉ ａ ｏｉ ｍ ａ ｐｉ ｃ ｌ ｅ ｔ ｅｄ ｎｉ ｃ ｅｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｇ ｔ ｅ ｏ ａｖ ｔｏ
下列原因 ， 文选择正态窗作为核 函数 。 本 ａ 正 态函数的平滑性将使得估计 函数变化平滑 ； ）
ｂ 如 果 选 择 完 全 对 称 的正 态 函 数 ， 计 函 数 中 只 有 一 个 ） 估
ｌ（） ｍ ｌ＝ｌ（ 一 一 （ｐ Ｉ＝ 一 ｌ ｛ ｂ ） 咖） ｉ （ ｌ
关 键 词 ：数 据 挖 掘 ；局 部 密度 ；Ｋ ｍｅｎ — ａｓ
中 图分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９
文 献标 志码 ：Ａ
文章编 号 ：１０ —６ ５ ２ １ ） １ ０ ７ —３ ０ １ ３ ９ （ ０ １ ０ —０ ８ ０
ｄｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ —６ ５ ２ １ ． １ ０ ０ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ １３９ ．０ １０ ．２ ｓ
该 方法利 用每 个样本 的局部 相对 密度 来选择 具有 高密度 且低 相似 性 的样 本 来生 成初 始 类 中心 点 。实验 结果 表
明， 该算 法能 够很 好地 排 除类边缘 点和 噪声 点的影 响 ， 并且 能够 适应 数据 集 中各个 实际类 别 密度 分布 不 平衡 的
情况， 最终可 以生成质 量较 高且 波动性 较 小的聚类 。
应 用 最 为 广 泛 的算 法 之 一 ， 有 简 单 且 收 敛 速 度 快 的 特点 。但 具 对于样本边界是线性不可分 以及类 分布 为非高斯分 布或非椭
基于RSS空间线性相关的WLAN位置指纹定位算法
基于RSS空间线性相关的WLAN位置指纹定位算法徐小良;高健;黄河;马哲【摘要】Due to RSS time-varying and difference of signal receiving ability of different terminals,the performance of RSS-based technologies is usually instability.In order to solve such problem,a novel fingerprint localization algorithm based on linear spatial dependence of RSS was proposed.Multiple sets of RSS samples were collected at each reference point to form a feature matrix and an offline location fingerprint database was conducted.When the real-time RSS matrix was used to calculate the correlation between the real-time RSS matrix and the reference point of the fingerprint library,the k-reference points were obtained,and the final position of the user was calculated by the quadratic weighted centroid algorithm.In order to effectively reduce the influence of signal time-varying,the sampling and sorting process were carried out,and the number of sampling times increased as much as possible when constructing the offline fingerprint database,but the samples needed to be aggregated to fit the positioning correlation calculation.Experiment results show that the proposed algorithm can guarantee the high positioning accuracy and also achieve the better stability for different terminal.%针对RSS(接收信号强度)时变性以及不同终端信号接收能力的差异性,导致WLAN位置指纹定位不稳定的问题,基于RSS空间线性相关性提出一种新颖的位置指纹定位算法.在每个参考点分别采集多组RSS样本形成特征矩阵,并构建离线位置指纹数据库.定位时,通过计算实时RSS矩阵与指纹库参考点相关性,得到最相关的k个参考点,利用二次加权质心算法计算用户的最终位置.为了有效降低信号时变性的影响,采样时进行了滤波、排序等处理,构建离线指纹数据库时尽量增加采样次数,但需要对样本进行聚合处理以适应定位相关性计算.实验结果表明,该算法在保证较高定位准确度的同时,针对不同终端有更好的定位稳定性.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2017(033)003【总页数】8页(P14-21)【关键词】室内定位;位置指纹;线性相关;加权质心算法【作者】徐小良;高健;黄河;马哲【作者单位】杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018;杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018;中浙信科技咨询有限公司,浙江杭州310007;中浙信科技咨询有限公司,浙江杭州310007【正文语种】中文【中图分类】TN911随着无线网络的广泛普及和移动智能终端的迅猛发展，室内定位受到越来越多的关注。
聚类算法
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划分法 划分法从一个初始的划分开始，不断的在 不同的群集之间重定位实体。这种方法通 常要求群集的数量被用户事先设定好。为 了达到全局最优，基于划分的聚类要求穷 举所有可能的划分。基于划分的方法 (Partitioning Method)，其代表算法有KMEANS、K-MEDOIDS等。
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聚类与分类
聚类 分类
聚类是一种 无监督的学 习方法，目 的是描述
分类是一种 有监督的学 习方法，目 的是预测
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相似性判断
聚类方法的核心问 题是对相似的对象 进行分组，因此需 要一些方法来判断 两个对象是否相似 。主要有两种方法 ，距离方法和相似 性方法。
距离度量
相似性度量
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距离度量 距离度量 用d（xi，xj） 表示两个对象间的距离，该 距离应满足下列条件： d（xi，xj） ≥0 当且仅当i=j，d（xi，xj）=0 反身性 d（xi，xj）= d（xj，xi） 对称性 d（xi，xk）≦d（xi，xj）+ d（xj，xk） 三角不等关系
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距离度量
数值
二进制
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基于密度的算法
基于密度的方法假设属于一个聚类的所有的点来自一个特 定的概率分布。数据的全部分布被认为是各种分布的组合。 这种方法的目标是识别出聚类以及它们的参数分布。这种 方法被设计用于发现任意形状的聚类。 该算法以一个对参数向量的初始评估开始，经过两阶段的 选择：“E阶段”,该阶段关于被观察数据的完全数据可能 的条件期望和当前参数的估值被计算。在“M阶段”， “E阶段”的期望可能最大的参数被决定。这个算法可以 收敛为一个对被观察数据的可能性的局部最大值。
一种基于TDOA的弹着点定位改进算法
一种基于TDOA的弹着点定位改进算法娄京生;何为;张帅;王营冠【摘要】The conventional TDOA algorithm for the location of cannonball impact points suffers from low precision and poor efficiency. To overcome these shortcomings , we propose in this paper a new TDOA-based algorithm which is applicable to sensor arrays of random layout. Then K-Means algorithm is also adopted to eliminate outliers and ensure data quality. The experiment and application on data from range show that this algorithm can improve the precision of location and helps to avoid the computational complexity caused by high-order equations.%针对传统炮弹定位算法精度不高,实时性较差的缺点,提出一种基于TDOA的改进定位算法,并通过靶场实地数据对算法加以检验.该算法适用于传感器间连线成任意角度的阵列,并结合K-Means算法剔除离群点保证数据质量.实地数据检验表明,该算法明显提高了定位精度,并且规避了解高阶方程组带来的繁冗计算,达到了预期目标.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)002【总页数】5页(P125-129)【关键词】数据预处理;TDOA;夹角-射线算法;K-Means算法【作者】娄京生;何为;张帅;王营冠【作者单位】中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海 201800【正文语种】中文【中图分类】TN98炮弹命中率是炮弹发射技术中相当重要的指标。
模糊k均值聚类
模糊k均值聚类模糊K均值(FuzzyK-Means;FKM)聚类是一种最常用的聚类算法，它可以有效地将数据点分类到不同的类别中。
这种算法是基于模糊集合理论，它可以提供一种灵活的类别定义以及一种基于非严格的聚类，这使得它更适用于复杂的数据分布。
模糊K均值聚类是一种基于迭代的算法，它具有许多优点，具体表现在：首先，它具有高精度和低计算复杂度，这使得它很容易实现并且适用于大数据集;其次，它不需要给定聚类数，而只需要确定每个聚类的大小，从而使它能够有效地处理多数的聚类;最后，它支持对每个数据集的多种度量，因此可以有效地处理不同的数据分布。
模糊K均值聚类算法在机器学习领域中也有广泛的应用。
在计算机视觉和语音领域，它可以有效地识别物体、载体、背景和声音，这些都是机器视觉或语音应用领域中普遍使用的技术。
此外，它还可以用于文本分类、相似性分析、推荐系统、图像分类和模式识别等方面。
模糊K均值聚类的主要步骤包括：初始化、迭代和分类。
首先，需要给定聚类中心，然后根据距离定义每个数据与每个聚类中心的相似度，最后根据每个点的相似度与聚类中心的距离来定义每个数据点的目标聚类，迭代计算每个聚类的中心，最终完成聚类任务。
模糊K均值聚类算法也可以用来优化数据处理，通过表示数据的不确定性来提高算法的效率，可以通过调整模糊参数来改善算法的结果。
模糊K均值聚类也可以用于处理数据质量问题，包括异常值检测、滤波和噪声处理等。
此外，该算法还可以建立一种基于模糊的距离度量，用于处理类型不完整的非结构化数据，这种应用可以有效地处理复杂的现实场景和提升聚类精度。
由于模糊K均值聚类算法具有计算精度高、收敛性好、对异常值抗性强等优点，已经被广泛应用于现实场景中。
它可以有效解决聚类问题的复杂性和数据集的多样性，并通过调整参数获得更好的结果。
但是，该算法效率较低，容易受参数设置的影响，而且它仅适用于线性可分的数据。
总的来说，模糊K均值聚类是一种建立在模糊集合理论之上的有效的聚类算法，它被广泛应用于机器学习和数据挖掘领域，具有高精度和低计算复杂度的优点，可以有效解决聚类与相关数据处理问题。
聚类分析基本概念梳理
聚类分析基本概念梳理聚类分析：简称聚类（clustering），是一个把数据对象划分成子集的过程，每个子集是一个簇（cluster），使得簇中的对象彼此相似，但与其他簇中的对象不相似。
聚类成为自动分类，聚类可以自动的发现这些分组，这是突出的优点。
聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。
聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。
该算法原理简单并便于处理大量数据。
K-中心点：K-均值算法对孤立点的敏感性，K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心，而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心。
系统聚类：也称为层次聚类，分类的单位由高到低呈树形结构，且所处的位置越低，其所包含的对象就越少，但这些对象间的共同特征越多。
该聚类方法只适合在小数据量的时候使用，数据量大的时候速度会非常慢。
基本概念梳理监督学习：分类成为监督学习（supervised learning），因为给定了类标号的信息，即学习算法是监督的，因为它被告知每个训练元素的类隶属关系。
无监督学习（unsupervised learning）：因为没有提供类标号信息。
数据挖掘对聚类的典型要求如下：可伸缩性、处理不同属性类的能力、发现任意形状的簇、处理噪声数据的能力、簇的分离性基本聚类方法描述：1.划分方法：（这是聚类分析最简单最基本的方法）采取互斥簇的划分，即每个对象必须恰好属于一个组。
划分方法是基于距离的，给定要构建的分区数k，划分方法首先创建一个初始划分，然后它采用一种迭代的重定位技术，通过把对象从一个组移动到另一个组来改进划分。
一个好的划分准则是：同一个簇中的相关对象尽可能相互“接近”或相关，而不同簇中的对象尽可能地“远离”或不同。