[發明專利]一種基于譜聚類算法的選擇性聚類集成方法

有效

• 申請號: 201410096258.6
• 申請日: 2014-03-14
• 公開（公告）號: CN103995821B
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 徐森;李先鋒;曹瑞;花小朋;徐靜;陳榮
• 申請（專利權）人: 鹽城工學院
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 李玉平

1.一種基于譜聚類算法的選擇性聚類集成方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)聚類成員生成；

(2)基于譜聚類算法選擇代表成員；

(3)對代表成員進行集成；

(4)結束；

所述基于譜聚類算法選擇代表成員的步驟是：

步驟21計算聚類成員之間的相似度；

步驟22根據步驟21計算出的相似度，使用譜聚類算法對聚類成員聚類；

步驟23根據步驟22獲得的聚類結果，從每個聚類成員集合中各選出一個與該簇中所有其他成員之間的NMI值之和最大的聚類成員作為代表成員；

結束；

基于譜聚類算法選擇代表成員中，所述使用譜聚類算法對聚類成員聚類的步驟是：

步驟221獲取要選出的代表成員個數r₀；

步驟222構建圖上的隨機游走對應的轉移概率矩陣P^r，具體求解方法如下：P^r＝(D^r)^-1S^r，其中S^r是聚類成員之間的相似度矩陣，其元素值在步驟21求得，D^r是對角度矩陣，對角元素

步驟223求解P^r的特征值λ₁≥…≥λ_r，若存在某個序i，使得λ_i嚴格大于λ_i+1，則令r＝i；否則令r＝r₀；

步驟224將P^r的前r個最大特征值對應的特征向量按列排放，構建矩陣U_r＝[u₁…u_r]；

步驟225使用K均值算法將U_r的行聚為r個聚類成員集合G₁，…，G_r；

結束。

2.根據權利要求1所述的基于譜聚類算法的選擇性聚類集成方法，其特征在于，所述聚類成員生成的步驟是：

(1)步驟11獲取聚類成員個數r和聚類個數k，其中r是一個大于1的整數，將聚類個數k設置為數據集包含的真實類別數；

(2)步驟12將控制參數i置初值1；

(3)步驟13判斷控制參數i是否小于或等于聚類成員個數r，是則執行步驟14，否則轉到步驟17；

(4)步驟14隨機生成k個均值向量，作為K均值算法的初始質心，使用K均值算法對數據集進行劃分；

(5)步驟15得到聚類結果P⁽ⁱ⁾＝{C₁⁽ⁱ⁾，…，C_k⁽ⁱ⁾}；

(6)步驟16將控制參數i加1，然后轉到步驟13；

(7)步驟17構建聚類成員集合P’＝{P⁽¹⁾,…,P^(r)}；

(8)結束。

3.根據權利要求2所述的基于譜聚類算法的選擇性聚類集成方法，其特征在于所述對代表成員進行集成的步驟是：

(1)步驟31計算數據點之間的相似度，數據點d_i和d_j的相似度計算如下：S_ij＝d_i與d_j屬于同一個簇的次數/r；

(2)步驟32使用譜聚類算法對數據集聚類；

(3)結束。

4.根據權利要求2所述的基于譜聚類算法的選擇性聚類集成方法，其特征在于對代表成員進行集成，所述使用譜聚類算法對數據集聚類的步驟是：

(1)步驟321構建圖上的隨機游走對應的轉移概率矩陣P，具體求解方法如下：P＝D^-1S，其中S是數據點之間的相似度矩陣，其元素值由步驟31求得，D是對角度矩陣，對角元素

(2)步驟322求解P的前k個最大特征值對應的特征向量并按列排放，構建矩陣V_k＝[v₁…v_k]；

(3)步驟323使用K均值算法將V_k的行聚為k個簇D₁，…，D_k；

(4)結束。