自适应谱聚类算法改进

仿射传播聚类算法 (Affinity Propagation Clustering, AP) 是一种高效的聚类算法，特别适用于处理大规模数据集和众多类别的情况。 算法原理: AP算法通过数据点之间传递信息来识别数据中的聚类中心 (exemplars)。每个数据点都向其他数据点发送信息，表明其适合作为聚类中心的程度，并接收来自其他数据点的类似信息。通过迭代传递信息，算法最终确定一组代表性的聚类中心，并将其他数据点分配到相应的聚类中。 挑战与改进: 传统的AP算法在实际应用中面临两个挑战： 偏向参数难以确定: 算法的性能受偏向参数的影响，而最佳参数值难以确定。 震荡问题: 算法可能陷入震荡状态，无法收敛到稳定的聚类结果。 为了解决这些问题，研究者提出了自适应仿射传播聚类算法 (adAP)，该算法通过以下策略优化AP算法： 自适应扫描: 扫描偏向参数空间，寻找最佳聚类结果。 自适应阻尼: 调整阻尼因子以消除震荡。 自适应逃离: 降低偏好参数值以避免震荡。 资源: 相关代码和文档可从网上获取。

聚类分析在数据挖掘、模式识别和图像分析等领域具有重要作用。传统的 K-means 算法容易受初始聚类中心选择的影响，陷入局部最优解。为此，提出一种基于自适应步长的萤火虫划分聚类算法 (ASFA)。该算法利用萤火虫算法的随机性和全局搜索能力，确定指定数量的初始簇中心，然后利用 K-means 算法进行精确的簇划分。为避免算法陷入局部最优并提高求解精度，ASFA 采用自适应步长策略替代传统的固定步长。 通过在不同规模的标准数据集上进行实验，将 ASFA 与 K-means、GAK、PSOK 等算法进行比较，结果表明 ASFA 具有更优的聚类性能、稳定性和鲁棒性，并在寻优精度方面表现出显著优势。

K均值聚类算法是数据挖掘中常见的无监督学习方法，其簇间数据对象越相异、簇内数据对象越相似，说明聚类效果越好。然而，确定簇个数通常需要有经验的用户设定参数。提出了一种基于SSE和簇的个数度量的自适应聚类方法（简称：SKKM），能够自动确定聚类个数。通过对UCI数据集和仿真数据的实验验证，结果表明改进的SKKM算法能够快速准确地确定数据对象中的聚类个数，提升了算法性能。

为了解决海量 XML 文档数据挖掘中聚类划分效率低的问题，该研究探索了一种优化 XML 数据聚类方法。通过阐述 XML 键及其聚类定义，并结合混沌运动的特性，提出了一种自适应混沌粒子群算法。该算法能够有效地克服传统聚类方法容易陷入局部最优解的缺陷，并显著提高了 XML 数据聚类的效率和准确性。

SA2DBSCAN 算法优化了经典的 DBSCAN 密度聚类算法。DBSCAN 算法能够自动识别簇数量，并有效处理任意形状的簇，但需要预先设置 Eps 和 minPts 参数。SA2DBSCAN 算法通过分析数据集的统计特性，实现了 Eps 和 minPts 参数的自适应确定，提升了算法的自动化程度和实用性。

Kmeans算法在模式识别和数据挖掘等领域应用广泛。针对高维度数据聚类效果差的问题，李森林和蒋启明提出了一种改进方法。

该项目实现了改进的自适应复扩散去校验滤波器 (NCDF)，用于图像去噪。

这款软件是基于DSC子空间聚类算法[arXiv:1706.03860]，专为人脸聚类问题设计。软件采用Extended Yale B数据集，包含38个个体在正面视图和不同照明条件下的64张图像。使用此代码时，请引用以下论文：[arXiv:1706.03860]和[arXiv:1512.00907]。代码提供了算法的表达性实现，供教育目的使用。如果需要测量DSC算法的复杂性或运行时间，请选择更有效的实现方式。选定的参数可能不是最佳选择，但在实验中表现良好。DSC迭代求解器对某些变量使用随机初始化。特此致谢：Niclas Borlin (niclas@cs.umu.se)。

了解自适应GSK算法（AGSK）前，先探索其基础——GSK算法。GSK算法灵感源于知识获取与分享的过程。 初级阶段：从小型网络（家人、邻居）获取知识，虽想法不成熟，但积极分享。 高级阶段：从大型网络（工作、社交）获取知识，相信成功者观点，积极分享以助人。