聚类效果相关论文
为了获取岩石破裂过程有效的声发射信号特征，更好地对岩石破裂状态进行分类，提出一种基于流形学习算法的局部线性嵌入特征融合方法进......
电力负荷模式识别作为现代电力系统优化运行的关键技术,对于负荷侧数据分析管理及大电网的安全、可靠、经济运行有着显著的作用。......
传统的文本挖掘方法由于不能准确划分网络舆情关键词,导致文本挖掘时的聚类效果不佳。为此,本文提出基于大数据的网络舆情文本挖掘......
该文在分析模糊聚类分析方法的基础上,用两种不同的方法解决最优划分矩阵的判定问题.引入改进的目标函数聚类法并给出其收敛性证明......
聚类是数据挖掘中一种重要的技术。它从数据库中寻找数据间的相似性，并依此对数据进行分类，使得不同类中的数据尽可能相异，而同一类中......
随着DNA芯片技术的广泛应用，基因表达数据分析已成为生命科学的研究热点。DNA微阵列技术是一种研究细胞中基因表达模式的非常有效的......
作为数据挖掘技术的研究前沿,数据流具有实时连续、高速到达以及动态变化等特点,在如无线传感器网络、金融分析市场、网络入侵检测......
现实问题中的数据通常是高维的,其中存在大量的不相关和冗余的特征,这给传统的学习算法带来了巨大的挑战。特征选择就是在这种情况......
目的 探讨临床多变量类型资料 SAS聚类分析的方法。方法 采用 Jaccard系数进行样品间的相似性度量 ,构建非欧几里德距离矩阵 ,在......
目的 探讨在基因表达谱数据分析中用主成分分析方法结合层次聚类法与K -均值聚类方法两种分类方法对组织样品分类的分类效果。方......
本文简要介绍了模糊C均值聚类算法,由于该算法运行速度慢并且没有考虑样本的各特征对分类结果贡献的不同,所以本文采用了用硬聚类......
本文分析了早期蚁群聚类的特点和不足，提出一种基于信息素最优更新和变异的蚁群聚类算法,该算法采用信息素最优更新策略，使每次搜索......
针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题，提出一种基于改进聚类和加权Bagging的多模型建模方法。该方法在传统FCM聚类的基......
利用k-means算法,在气象台站历史数据基础上进行聚类研究,通过缺失值处理和数据归一化处理,修正属性对聚类算法的权重影响。探讨了......
基于不确定数据进行数据挖掘和知识发现的研究由于更加符合客观实际而逐渐成为近年来研究的热点．而在K—means算法聚类的过程中，样本......
聚类数目是影响聚类效果的关键参数，通常需要人工确定，对于较难获得这一先验知识的数据集，聚类分析会因此受到限制。本文针对这一问题......
半监督聚类算法常用于提高聚类效果.针对现实中高维标签数据较少的问题，提出利用聚类融合扩充高维标签数据集，在此基础上训练“测评......
本文就欧氏距离的加权处理对K-means法聚类效果的改进进行了论述，从聚类分析简介、为什么要对K-means法进行改进、如何对iC-means法......
给出自适应核函数的定义,它通过两步调整分别结合原空间和特征空间中数据点邻域的密度信息给出因地制宜的相似度表达,进而提出自适......
根据物理学万有引力定律和聚类分析特性,提出了一种基于万有引力思想的新动态聚类分析方法。该方法融合了超圆神经网络模型的基本......
本文提出了一种新的聚类算法--覆盖聚类算法。该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于......
k-means算法一个很大的缺点是不能消除异常值对聚类结果的影响,而层次聚类方法和基于密度的聚类方法都能够很好地找出异常值.本文......
针对传统模糊核聚类算法当数据类差别很大时,小数据类被误分或被大数据类吞并的缺陷,提出了一种改进的模糊核聚类算法;通过定义一......
本文针对纯粹采用网页内容的聚类方法,通过对搜索引擎查询日志的挖掘,将查询作为网页的附加特征向量,以迭代的方式逐步修正,极大地......
本文对字、词和字串等文本特征在中文文本聚类中的效果进行了比较实验.实验使用K-MEANS聚类方法,检验了字特征、字串特征、词特征......
介绍了一种新的模糊聚类方法，定义了模糊熵，提出了基于最大模糊熵的模糊聚类的方法，得到了一种新的聚类算法——GCM算法。该算法的物......
该文基于自然语言词与词之间的相似度，提出了一种词的分层聚类算法。实验证明，该算法在算法复杂度和聚类效果上比传统的基于贪婪原则......
随着数据挖掘研究的不断深入，群体智能越来越受到研究人员的关注，作为其重要分支的蚁群聚类算法备受学者们的青睐。蚁群聚类算法是受......
地理信息系统是一个针对解决复杂地理问题而设计并支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示的计算机系统。空间数据挖掘......
为了克服传统K-Means算法初始聚类中心选择的盲目性,提高聚类精度和聚类结果的稳定性,提出一种基于闻香识源的人工蜂群聚类算法,用......
分析了传统的模糊聚类方法,基于摄动思想,将传递闭包聚类法与目标函数法相结合,得出了一种既满足聚类效果要求又减小聚类失真的简......
聚类问题 客观对象是由它们的本质属性来确定的,也由它们的属性的异同来进行区分和归类。每一个个别属性可以用一维实数空间来表现......
针对传统FCM聚类算法的不足,提出了具体改进的方法.通过对算法中聚类数C的选取、隶属度的修正等问题的讨论,有效地弥补了传统算法......
模糊聚类是目前知识发现(KDD)领域中的研究分支之一，而神经网络是用于聚类的良好工具。将模糊理论引入到一种自适应的LVQ神经网络，提......
提出了一种新型的模糊遗传聚类算法（ＦＧＣＡ）。该算法不需要预知距离门限ｄ就可对未知类别数目的数据集进行聚类。仿真结果表明，该算法对非球型......
CURE算法是一种凝聚的层次聚类算法,它首先提出了使用多代表点描述簇的思想.本文通过对已有的基于多代表点的层次聚类算法特点的分......
提出了一种基于极大熵理论的球面K均值文本聚类算法ME-SPKM.该算法利用了传统文本聚类算法SPKmeans中使用的余弦相似度度量,进而引......
针对传统的DBSCAN算法只能依靠经验来设置阈值（minPts,Eps）和无法对多密度数据集进行有效聚类的不足,提出了一种可适用于所有密度分......
模糊C均值聚类算法在处理高维数据集时,存在计算复杂度高,算法泛化能力差,计算精度低等问题。考虑到特征属性对聚类的贡献程度的差......
以基于模糊c-划分的聚类方法为基础,针对影响目标函数聚类法聚类效果的主要因素,分别从5个主要方面作了聚类算法的适用性分析.......
摘要：提出针对广播和航空语音信号的f—kmd融合聚类方法，对2种信号语音数据进行分段，提取每段短时语音数据的均值、方差、平均过零率......
分析了并行遗传算法的主从并行模型、粗粒度并行模型和细粒度并行模型等3种并行模型;重点对粗粒度并行遗传算法的异步迁移策略和同......
通过运用模糊c-划分空间方法,对事故黑点成因进行空间划分,采用模糊聚类ISODATA方法确定模糊划分矩阵和成因各特征指标聚类中心,并......
