摘要：已有的聚类集算法基本上都是非监督聚类集成算法,这样不能利用已知信息,使得聚类集成的准确性、鲁棒性和稳定性降低.把半监督学习和聚类集成结合起来,设计半监督聚类集成模型来克服这些缺点.主要工作包括:第一,设计了基于贝叶斯网络的半监督聚类集成(semi-supervised cluster ensemble,简称SCE)模型,并对模型用变分法进行了推理求解;第二,在此基础上,给出了EM(expectation maximization)框架下的具体算法;第三,从UCI(University of California,Irvine)机器学习库中选取部分数据来做实验.实验结果表明,SCE模型本身及其变分推理后所设计的EM算法都能进行半监督聚类集成,总的来说,效果比NMFS(algorithm of nonnegative-matrix-factorization based semi-supervised)、半监督SVM(support vector machine)、LVCE(latentvariable model for cluster ensemble)等算法要好.该半监督聚类集成模型聚集了半监督学习和聚类集成两者的优点,最后的聚类结果比单纯的半监督聚类或聚类集成的效果都要好.

摘要：子空间聚类能有效的发现各簇与所属于的子空间的联系,同时减少高维数据中因为数据冗余和不相关属性对聚类过程产生的干扰.已有的子空间聚类方法强调各子空间中簇的发现,往往忽略子空间的划分.提出了基于属性最大间隔的子空间聚类,该方法主要思想是对子空间的划分时信息的丢失达到最小,从而子空间聚类的结果的效果比较好.主要工作包括:第一,建立了子空间划分的目标函数,也就是使各划分的子空间相互依赖达到最小,第二,设计了基于属性最大间隔的子空间聚类算法Maximum Margin Subspace Clustering(MMSC)进行子空间聚类集成.最后,采用UCI和NIPS2013比赛等数据来做实验,结果表明,在大多数数据上MMSC算法比其他子空间算法能得到更好的聚类结果.

摘要：蚁群聚类是一种有效的聚类方法,已在数据分析等领域获得广泛应用。MPI并行计算提供高效的数据处理方案,研究蚁群聚类算法的并行化是目前具有挑战性的研究课题。首先介绍了基于传统编程模型的解决TSP问题的蚁群优化算法,以及蚁群优化算法和K-means结合的聚类方法,描述了它们的基本原理和实现过程。然后,对基于传统编程模型的聚类算法进行MPI并行化改进,实现了基于MPI并行计算的蚁群聚类算法。最后,分别采用Iris、Wine、Zoo3个UCI数据集和Reuter-21578文本数据集进行多次测试,对基于传统编程模型的聚类算法和基于MPI并行计算的聚类算法进行性能和效率上的比较,得出基于MPI并行计算的聚类算法更优的结论。

摘要：仿射传播聚类算法(AP)是一个新的聚类分析方法,已经被广泛应用于各种领域。APC算法不能用于大型数据的分析。为了克服这个限制,在Hadoop分布式框架的基础上提出一种改进的放射传播聚类分析方法(基于Hadoop的仿射传播大数据聚类分析方法,简称APCH)。通过在Hadoop环境下重新设计算法流程,APCH算法成为了一个并行化的大数据聚类分析方法。此外APCH算法能够高效操作大数据,并能够直接决定聚类的个数。为了验证方法的性能,在多个数据集上进行了实验。实验结果表明APCH对大数据处理有很好的适应性和延展性。APCH采用开源的方式提供可执行软件程序和源代码,用户可以下载后部署在自己的分布式集群中或者是部署在亚马逊EC2等云计算环境中。所有编译后的执行程序,源代码,用户手册,部分测试数据集均可以从https://***/Hello World CN/Map Reduce APC上下载。