量子原型聚类

1

作者 刘翔 祝静 +2 位作者 仲国强 顾永建 崔丽媛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第8期27-36,共10页

经典机器学习算法的量子化重构是量子机器学习领域的一个重要研究方向。聚类作为一类在机器学习领域被广泛应用的算法,其量子化重构也拥有较高的研究价值。目前的量子机器学习算法大多存在复现难度大、难以与经典算法形成直观对比等问... 经典机器学习算法的量子化重构是量子机器学习领域的一个重要研究方向。聚类作为一类在机器学习领域被广泛应用的算法,其量子化重构也拥有较高的研究价值。目前的量子机器学习算法大多存在复现难度大、难以与经典算法形成直观对比等问题。为解决这些问题,提出了一种量子原型聚类算法(Quantum Prototype Clustering,QPC),该算法可以很方便地在现有的通用性量子计算设备上部署。该方法首先结合单量子位旋转特性,寻找信息损失最小的特征映射方式,使用双维度特征数据制造单量子位旋转;然后,基于多量子位纠缠及纠缠系统坍缩的特性,设计了一种用于制造特定量子纠缠系统和测量纠缠系统坍缩结果的量子线路。根据纠缠系统中受控量子位旋转角和纠缠系统坍缩结果的关系,并结合闵可夫斯基距离的定义,推导了一种用于评估输入样本相似性的量子距离。该量子距离测量模块与经典计算机中的距离计算模块具有相同的输入输出形式,可以不加修改地替换掉原型聚类中的闵可夫斯基距离计算,从而将经典的原型聚类算法重构为QPC。在来自kaggle和scikit-learn的多组公开数据集上进行的多次重复实验表明,在平均样本中心距等评价指标上,QPC与经典的原型聚类算法无明显差别。 展开更多

关键词 量子计算 量子机器学习 聚类算法 原型聚类

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可能性匹配知识迁移原型聚类算法 被引量：1

2

作者 聂飞 高艳丽 +1 位作者 邓赵红 王士同 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期978-989,共12页

针对迁移原型聚类的优化问题,本文以模糊知识匹配迁移原型聚类为基础,介绍了聚类场景中从源域到目标域的迁移学习机制,明确了源域聚类中心辅助目标域得到更好的聚类效果。但目前此类迁移机制依然面临如下的挑战:1)如何克服已有迁移原型... 针对迁移原型聚类的优化问题,本文以模糊知识匹配迁移原型聚类为基础,介绍了聚类场景中从源域到目标域的迁移学习机制,明确了源域聚类中心辅助目标域得到更好的聚类效果。但目前此类迁移机制依然面临如下的挑战:1)如何克服已有迁移原型聚类方法中不同类别间的知识强制性匹配带来的负作用。2)当源域与目标域相似度较低时,如何避免模糊强制性匹配的不合理性以及过于依赖源域知识的缺陷被放大。为此,研究了一种新的迁移原型聚类机制,即可能性匹配知识迁移原型机制,并基于此实现了2个具体的迁移聚类算法。借鉴可能性匹配的思想,该算法可以自动选择和偏重有用的源域知识,克服了源域和目标域之间的强制性匹配限制,具有较好的可调节性。研究结果表明:在不同迁移场景下模拟数据集和真实NG20groups数据集上的实验研究表明,提出的算法较已有的相关算法展现了更好的性能。 展开更多

关键词 迁移原型聚类 迁移学习机制 强制性匹配 可能性匹配 原型聚类 可调节性

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基于k-原型聚类和粗糙集的属性约简方法 被引量：8

3

作者 李艳 范斌 +2 位作者 郭劼 林梓源 赵曌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S01期342-348,共7页

基于k-原型聚类和等价关系下的粗糙集理论,对含有连续值和符号值的目标信息系统提出了一种新的适用于混合数据的属性约简方法。首先,k-原型聚类可以通过定义混合数据的距离而得到信息系统的类簇,形成对论域的划分。将所得到的类簇代替... 基于k-原型聚类和等价关系下的粗糙集理论,对含有连续值和符号值的目标信息系统提出了一种新的适用于混合数据的属性约简方法。首先,k-原型聚类可以通过定义混合数据的距离而得到信息系统的类簇,形成对论域的划分。将所得到的类簇代替粗糙集理论中的等价类,提出基于聚类的近似集、正域以及正域约简的概念,并根据信息熵定义属性重要性度量,建立了变精度正域约简方法。这种属性约简可以同时处理数值型和符号型数据,去除其中的冗余属性,提高分类性能,降低存储和算法运行时间耗费,并通过调节聚类参数k得到对论域不同粒度的划分,对所得到的约简进行优化。最后在UCI数据集上进行了大量的实验,针对分类问题采用了常见的4种分类算法,比较了约简前后的分类精度,详细分析了参数对结果的影响,验证了约简方法的有效性。 展开更多

关键词 属性约简 k-原型聚类 粗糙集 混合数据 多粒度

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基于原型提取和聚类的光伏电站快速集群划分方法

4

作者 陈文进 杨晓丰 +4 位作者 祁炜雯 王建军 赵峰 陈建国 王健 《浙江电力》 2024年第4期74-84,共11页

在光伏发电渗透率不断提高的背景下,针对光伏电站集群划分效果差、耗时长的问题,提出一种基于原型提取和聚类的光伏电站快速集群划分方法。首先,对光伏数据进行预处理,消除不同数据在量级与量纲上的差异性;然后,基于Pearson相关系数法... 在光伏发电渗透率不断提高的背景下,针对光伏电站集群划分效果差、耗时长的问题,提出一种基于原型提取和聚类的光伏电站快速集群划分方法。首先,对光伏数据进行预处理,消除不同数据在量级与量纲上的差异性;然后,基于Pearson相关系数法筛选出对光伏出力影响较大的因素,然后通过设置随机抽样、k-means++和改进谱聚类3个环节,分别实现光伏电站的抽样、原型提取和原型聚类;继而基于枚举法和分层优化的思想,搜索上述环节的最优超参数;最后,设置不同场景进行算例对照,计算聚类内外指标和聚类时间指标,通过综合分析,验证了所提方法在解决大规模光伏电站快速聚类问题上的有效性。 展开更多

关键词 光伏电站 改进谱聚类算法 原型聚类 Pearson相关系数

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基于混合聚类的海运通道非传统安全风险空间划分

5

作者 吕靖 张晨 班豪 《上海海事大学学报》 北大核心 2023年第1期81-87,103,共8页

为保障海上运输安全,实现有效的海上风险预警,对影响国际海运通道安全最主要的非传统安全风险的时空分布模式进行探索。海上运输非传统安全风险主要包括海盗、海上恐怖主义和海上偷渡,对这3类风险发生的影响因素进行分析并结合风险特征... 为保障海上运输安全,实现有效的海上风险预警,对影响国际海运通道安全最主要的非传统安全风险的时空分布模式进行探索。海上运输非传统安全风险主要包括海盗、海上恐怖主义和海上偷渡,对这3类风险发生的影响因素进行分析并结合风险特征构建特征指标体系。基于国际海事组织全球航运信息集成系统(Global Integrated Shipping Information System,GISIS),应用K原型聚类模型,并以轮廓系数法进行模型校正,对2015—2020年全球海运通道非传统安全风险进行空间划分。试验结果表明:东马来西亚沿岸、苏禄海、苏拉威西海是马六甲海峡周边海域海上袭击的高风险区;非洲沿岸港口始终是偷渡的高风险区,拉丁美洲海上偷渡发生地逐渐南移,地中海沿岸港口海上偷渡频率显著上升。研究成果表明该方法可实现对区域内不同海上非传统安全风险的细致划分。 展开更多

关键词 海上运输 非传统安全风险 空间划分 K原型聚类 混合聚类

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AC和FKP融合算法在民族突发事件聚类分析中的应用 被引量：2

6

作者 云健 刘勇奎 +1 位作者 陈华 于洪志 《华中科技大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2009年第1期117-121,共5页

近年来,我国民族突发事件的频发度及危害性均呈上升趋势。民族突发事件复杂程度高、涉及因素多、应急决策难度大,因此智能辅助决策非常必要。聚类分析是民族突发事件应急辅助决策的研究重点。目前,该项工作在我国尚处于起步阶段。针对FK... 近年来,我国民族突发事件的频发度及危害性均呈上升趋势。民族突发事件复杂程度高、涉及因素多、应急决策难度大,因此智能辅助决策非常必要。聚类分析是民族突发事件应急辅助决策的研究重点。目前,该项工作在我国尚处于起步阶段。针对FKP(Fuzzy K-Prototypes,模糊K原型)聚类算法存在易陷于局部最优解和对初始参数敏感的缺陷,提出了一种AC(Ant Colony,蚁群)和FKP融合的聚类算法。聚类分析结果表明:应用该算法能得出民族突发事件的发生规律,因此该算法可用于民族突发事件的应急智能辅助决策。以上工作为维护国家安全提供了智能化支持。 展开更多

关键词 模糊K原型聚类算法 蚁群算法 混合属性数据 民族突发事件 聚类分析

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网格资源模糊聚类查找的研究

7

作者 王亮 陈未如 +1 位作者 胡静涛 张险全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第36期102-105,共4页

为了解决动态网格环境中资源查找的难题,提出了基于特征加权模糊K-原型聚类的网格资源查找算法。该算法根据资源请求对各维资源关心程度的不同,用特征加权模糊K-原型聚类算法对数值型、类属型并存的混合型网格资源节点集合进行划分。然... 为了解决动态网格环境中资源查找的难题,提出了基于特征加权模糊K-原型聚类的网格资源查找算法。该算法根据资源请求对各维资源关心程度的不同,用特征加权模糊K-原型聚类算法对数值型、类属型并存的混合型网格资源节点集合进行划分。然后根据资源的静态数值特征与类属特征,确定与资源请求属性特征值最相似的类簇。最后综合资源的动态数值特征选择最优的资源节点。模拟实验的结果表明,与其他同类算法比较,算法能提高资源查找的查准率、鲁棒性和降低平均响应时间。 展开更多

关键词 网格 资源查找 模糊聚类 模糊K-原型聚类 特征加权

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一种不完备混合数据集成聚类算法 被引量：20

8

作者 史倩玉 梁吉业 赵兴旺 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1979-1989,共11页

集成聚类技术由于具有较好的泛化能力,目前引起了研究者的高度关注.已有研究主要关注数值型完备数据的集成聚类问题.然而,实际应用中面临的数据往往是兼具数值属性和分类属性共同描述的混合型数据,而且通常带有缺失值.为此,针对不完备... 集成聚类技术由于具有较好的泛化能力,目前引起了研究者的高度关注.已有研究主要关注数值型完备数据的集成聚类问题.然而,实际应用中面临的数据往往是兼具数值属性和分类属性共同描述的混合型数据,而且通常带有缺失值.为此,针对不完备混合数据提出了一种集成聚类算法,首先利用3种缺失值填充方法对不完备混合数据进行完备化处理;其次在3种填充后的不同完备数据集上分别多次执行K-Prototypes算法产生基聚类结果;最后对基聚类结果进行集成.在UCI真实数据集上与传统聚类算法通过实验进行了比较分析,实验结果表明提出的算法是有效的. 展开更多

关键词 集成聚类 不完备数据 混合数据 缺失值填充 K原型聚类算法

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概率聚类技术应用于变压器DGA数据故障诊断 被引量：15

9

作者 熊浩 李卫国 +3 位作者 宋伟 王勇 杨俊 李令 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1022-1026,共5页

传统的最优聚类、分类技术,需要对聚类原型做球形假设,若将其应用于溶解气体分析(DGA)数据表诊断故障分类问题将存在不符合聚类本质的问题。为此将密度聚类方法引入DGA数据的故障诊断,取消了对聚类原型做形状假设,实现了DGA样本聚类的... 传统的最优聚类、分类技术,需要对聚类原型做球形假设,若将其应用于溶解气体分析(DGA)数据表诊断故障分类问题将存在不符合聚类本质的问题。为此将密度聚类方法引入DGA数据的故障诊断,取消了对聚类原型做形状假设,实现了DGA样本聚类的无监督型分析。该方法实现如下:①利用非参数密度估计方法估计样本空间概率密度函数,并以概率密度函数作为聚类依据,密度函数值较大的区域将有可能作为类簇原型区;②利用非参数估计方法直接估计出概率密度函数的梯度场;③依据概率密度函数的梯度分布确定聚类原型,进而利用峡谷搜索法思想建立聚类划分;④最后利用类簇划分的边界确定变压器故障的区分边界。试验结果表明,该方法实现了基于密度的自然值域划分,能够做到比现有的人工划分方式更加细致地划分,为研究DGA样本表特性提供了一种新的可行途径。 展开更多

关键词 密度聚类 聚类原型 划分 非参数估计 故障分辨率 溶解气体分析

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IFCM:改进的区间值数据的模糊C-均值聚类算法 被引量：2

10

作者 张忠平 陈丽萍 王爱杰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第24期6320-6322,共3页

对基于区间值数据的模糊聚类算法进行了研究,介绍了具有控制区间大小对聚类结果影响的加权因子的模糊C-均值聚类新算法。针对区间值数据模糊C-均值聚类新算法提出了一个适应距离的弹性系数,使算法得到改进,既能利用传统的FCM算法,又考... 对基于区间值数据的模糊聚类算法进行了研究,介绍了具有控制区间大小对聚类结果影响的加权因子的模糊C-均值聚类新算法。针对区间值数据模糊C-均值聚类新算法提出了一个适应距离的弹性系数,使算法得到改进,既能利用传统的FCM算法,又考虑了区间大小对聚类结果的影响,同时也能发现不规则的聚类子集,使聚类结果更加准确。 展开更多

关键词 区间值数据 模糊C-均值聚类 IFCM算法 自适应系数 聚类原型

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自适应模糊聚类 被引量：1

11

作者 岳士弘 李平 +1 位作者 宋执环 谷应鲲 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1280-1284,共5页

针对模糊聚类算法中的噪声敏感性以及点对类的隶属度缺乏典型性的问题,提出一个自适应模糊聚类方法.该方法可以自动地标识那些有影响力的或者说重要的原型样本,反映出这些原型样本对其他样本的影响.又可以自动地标识那些有影响力的或者... 针对模糊聚类算法中的噪声敏感性以及点对类的隶属度缺乏典型性的问题,提出一个自适应模糊聚类方法.该方法可以自动地标识那些有影响力的或者说重要的原型样本,反映出这些原型样本对其他样本的影响.又可以自动地标识那些有影响力的或者说重要的类,反映出那些重要的类对其他类的影响.该方法能够有效地降低噪声对有用信息的干扰,为传统的聚类方法提供了一个具有可操作性又有效率的替代方案.该方法的收敛性被理论证明,两个试验检验了它的计算花费和准确性. 展开更多

关键词 自适应性聚类 隶属度 聚类原型

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基于过滤模型的聚类算法 被引量：1

12

作者 邱保志 张瑞霖 李向丽 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1091-1101,共11页

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法(CA-FM).算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,... 合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法(CA-FM).算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数;然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型;最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比,CA-FM算法具有较高的聚类精度. 展开更多

关键词 聚类算法 过滤模型 偏差因子 聚类原型 局部密度 密度因子

原文传递

一种采用直方图小波变换的纹理分割算法

13

作者 付金仙 吴波 《上饶师范学院学报》 2007年第3期44-47,55,共5页

提出了一种采用直方图小波变换获得初始聚类原型的图像纹理分割模糊算法;多纹理图像采用自相关函数作为纹理测度,再对图像自相关函数直方图作小波多分辨分析得到初始聚类原型,利用模糊C-均值聚类算法进行纹理分割;对合成纹理图像的实验... 提出了一种采用直方图小波变换获得初始聚类原型的图像纹理分割模糊算法;多纹理图像采用自相关函数作为纹理测度,再对图像自相关函数直方图作小波多分辨分析得到初始聚类原型,利用模糊C-均值聚类算法进行纹理分割;对合成纹理图像的实验结果表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 小波变换 聚类原型 模糊C-均值聚类

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