张喜梅

作品数：6被引量：14H指数：3
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供职机构：河北师范大学更多>>
发文主题：聚类算法自适应流形距离谱聚类邻居更多>>
发文领域：自动化与计算机技术哲学宗教文化科学经济管理更多>>
发文期刊：《山东大学学报（理学版）》《计算机工程与应用》《南京理工大学学报》《小型微型计算机系统》更多>>
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基于自然邻居搜索优化策略的密度峰值聚类算法
《山东大学学报(理学版)》2025年第1期29-44,共16页张春昊 解滨 徐童童 张喜梅 
国家自然科学基金资助项目(62076088);中央科研院所基本科研业务费资助项目(SK202324);河北师范大学技术创新基金资助项目(L2020K09)。
结合自然邻居搜索算法改进了密度峰值聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法存在的一系列问题,提出基于自然邻居搜索优化策略的密度峰值聚类(density peak clustering algorithm optimized by natural ...
关键词：密度峰值 自然邻居 聚类 类簇融合 离群样本 截断距离 
融合转移概率矩阵的多阶最近邻图聚类算法
《计算机应用》2024年第5期1527-1538,共12页徐童童 解滨 张春昊 张喜梅 
国家自然科学基金资助项目(62076088);河北师范大学研究生创新项目(XCXZZSS202317)。
聚类是根据样本之间的相似性将数据集划分为多个类簇。现有的大多数聚类方法都存在两个挑战:一方面,在定义样本间相似性时往往没有考虑样本的空间分布结构,无法构建稳定的相似度矩阵;另一方面,图聚类构造的样本图结构过于复杂,计算成本...
关键词：共享近邻 趋密性 转移概率 多阶最近邻 分层聚类 
自适应聚类中心策略优化的密度峰值聚类算法被引量：3
《计算机工程与应用》2023年第21期91-101,共11页徐童童 解滨 张喜梅 张春昊 
国家自然科学基金(62076088);河北师范大学技术创新基金(L2020K09)。
密度峰值聚类算法(DPC)是一种简单高效的无监督聚类算法,能够快速找到聚类中心完成聚类。该算法通过截断距离定义局部密度未考虑样本点的空间分布特征;通过决策图选择聚类中心点,具有较强人为主观性;在分配样本点时采用单一分配策略,易...
关键词：密度峰值聚类 共享近邻 斜率差分 自适应 决策函数 
结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法被引量：1
《计算机科学》2023年第10期59-70,共12页张喜梅 解滨 米据生 徐童童 张祎玲 
国家自然科学基金(62076088);北京市自然科学基金(Z210002)。
谱聚类算法是建立在图论的基础上,将聚类问题转化为图的划分问题,能识别任意形状的类簇且易于实现,因此比传统聚类算法具有更强的适应性。然而,该算法中常用的距离度量不能同时考虑全局和局部一致性,且易受到噪声影响;聚类结果依赖由输...
关键词：谱聚类 流形距离 共享近邻 秩约束 自适应 
一种结合自适应近邻与密度峰值的加权模糊聚类算法被引量：4
《小型微型计算机系统》2023年第9期1974-1982,共9页张春昊 解滨 张喜梅 徐童童 
国家自然科学基金项目(62076088)资助;河北师范大学技术创新基金项目(L2020K09)资助.
传统的模糊C均值(fuzzy c-means,FCM)算法的聚类结果容易受到随机选取初始聚类中心的影响,且在聚类过程中忽视了样本的不同特征和样本本身的重要程度对聚类结果产生的影响.针对这一系列问题,提出了一种结合自适应近邻与密度峰值的基于...
关键词：FCM 密度峰值 自适应 信息熵 
基于反向K近邻和密度峰值初始化的加权Kmeans聚类入侵检测算法被引量：7
《南京理工大学学报》2023年第1期56-65,共10页张喜梅 解滨 徐童童 张春昊 
国家自然科学基金(62076088);河北师范大学技术创新基金项目(L2020K09)。
传统Kmeans聚类算法的性能易受初始类簇中心随机性和类簇中心计算的迭代过程中边缘点和离群点反复计入的影响,为了避免这些影响,该文提出一种基于反向K近邻和密度峰值初始化的加权Kmeans聚类算法。通过样本的近邻信息计算每个样本的反向...
关键词：Kmeans聚类 入侵检测 密度峰值 样本加权 反向K近邻 
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