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改进的K-means聚类k值选择算法 预览
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作者 王建仁 马鑫 段刚龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期27-33,共7页
空间聚类算法中,聚类的效果在很大程度上受制于最佳k值的选择。典型的K-均值算法中,聚类数 k需要事先确定,但在实际情况中k的取值很难确定。针对手肘法在确定k值的过程中存在的"肘点"位置不明确问题,基于指数函数性质、权重... 空间聚类算法中,聚类的效果在很大程度上受制于最佳k值的选择。典型的K-均值算法中,聚类数 k需要事先确定,但在实际情况中k的取值很难确定。针对手肘法在确定k值的过程中存在的"肘点"位置不明确问题,基于指数函数性质、权重调节、偏执项和手肘法基本思想,提出了一种改进的k值选择算法ET-SSE算法。通过多个UCI数据集和K-means聚类算法对该算法进行实验,结果表明,使用该k值选择算法相比于手肘法能更加快速且准确地确定k值。 展开更多
关键词 K-均值算法 k值选择 ET-SSE 算法
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基于目标特征选择和去除的改进K-means聚类算法
2
作者 杨华晖 孟晨 +1 位作者 王成 姚运志 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1219-1226,共8页
针对高维数据聚类中K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类的缺点,提出一种基于目标点特征选择和去除的改进K-均值聚类算法.该算法使用闵可夫斯基规度作为评价距离进行目标点的分类,增设权重调节参数a、重置权重系数α... 针对高维数据聚类中K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类的缺点,提出一种基于目标点特征选择和去除的改进K-均值聚类算法.该算法使用闵可夫斯基规度作为评价距离进行目标点的分类,增设权重调节参数a、重置权重系数α进行特征选择和去除,可有效减小非聚类指标特征带来的噪声影响.算法验证实验选取UCI真实数据集和人工数据集进行聚类分析,验证改进算法对抑制噪声特征的有效性,与WK-means、iMWK-means算法进行实验对比,分析聚类学习时特征选择的适用性,同时寻找最优的距离系数β和权重系数α. 展开更多
关键词 K-均值算法 特征选择 高维数据聚类 特征赋权 数据去噪
基于连续特征的未知协议消息聚类算法
3
作者 卢政宇 李光松 +1 位作者 申莹珠 张彬 《山东大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期37-43,共7页
对未知协议消息序列进行聚类处理是分析协议格式的基础。从字符串匹配的角度出发,利用协议格式字段的连续性,在传统K-均值算法基础上提出一种基于连续特征的未知协议消息聚类算法。首先基于协议格式字段连续性对待测数据集进行粗聚类,... 对未知协议消息序列进行聚类处理是分析协议格式的基础。从字符串匹配的角度出发,利用协议格式字段的连续性,在传统K-均值算法基础上提出一种基于连续特征的未知协议消息聚类算法。首先基于协议格式字段连续性对待测数据集进行粗聚类,提取出K-均值算法的初始聚类中心,再使用消息距离及收敛函数改进的迭代算法对数据进行迭代处理实现消息的进一步聚类。实验表明,提出的新方法与传统K-均值算法相比,在聚类准确度上提升了17.58%,迭代次数上减少了约58.27%,与EM算法、DBSCAN算法相比在聚类准确率与时间上均有明显提升。 展开更多
关键词 未知协议 协议逆向分析 K-均值算法 初始聚类中心
有人/无人机协同打击航路智能规划 预览
4
作者 罗维尔 魏瑞轩 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1090-1095,共6页
随着航空技术的发展,战机朝着高速化、隐身化、无人化、智能化的发展,有人机-无人机协同作战是当前的发展方向。本文针对战场环境中目标的不规则分布特点,建立了战场要素模型,将自适应增类的聚类思想和二次聚类模型应用到航路规划中。... 随着航空技术的发展,战机朝着高速化、隐身化、无人化、智能化的发展,有人机-无人机协同作战是当前的发展方向。本文针对战场环境中目标的不规则分布特点,建立了战场要素模型,将自适应增类的聚类思想和二次聚类模型应用到航路规划中。通过仿真验证,本文提出的方法能够很好的避免传统算法的局限,能够在在满足协同作战条件的同时,减小航路代价,简化规划复杂度。 展开更多
关键词 无人机 K-均值算法 自适应增类 二次聚类 有人/无人机协同 目标智能分配
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自适应布谷鸟搜索的并行K-means聚类算法 预览 被引量:2
5
作者 王波 余相君 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期675-679,共5页
针对K-means聚类算法受初始类中心影响,聚类结果容易陷入局部最优导致聚类准确率较低的问题,提出了一种基于自适应布谷鸟搜索的K-means聚类改进算法,并利用MapReduce编程模型实现了改进算法的并行化。通过搭建的Hadoop分布式计算平... 针对K-means聚类算法受初始类中心影响,聚类结果容易陷入局部最优导致聚类准确率较低的问题,提出了一种基于自适应布谷鸟搜索的K-means聚类改进算法,并利用MapReduce编程模型实现了改进算法的并行化。通过搭建的Hadoop分布式计算平台对不同样本数据集分别进行10次准确性实验和效率实验,结果表明:a)聚类的平均准确率在实验所采用的四种UCI标准数据集上,相比原始K-means聚类算法和基于粒子群优化算法改进的K-means聚类算法都有所提高;b)聚类的平均运行效率在实验所采用的五种大小递增的随机数据集上,当数据量较大时,显著优于原始K-means串行算法,稍好于粒子群优化算法改进的并行K-means聚类算法。可以得出结论,在大数据情景下,应用该算法的聚类效果较好。 展开更多
关键词 聚类 K-均值算法 布谷鸟搜索算法 HADOOP MAPREDUCE
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高中生学习习惯的关联性分析
6
作者 侯海凤 《珠江教育论坛》 2018年第1期6-10,共5页
养成良好的学习习惯是学生学好知识的前提,挖掘学生好的学习习惯是教育工作者的重要工作之一。本文采用K-均值算法进行粗关联分析,然后用Apriori算法进行精关联分析。结果显示:中学生的课前学习习惯、课堂学习习惯、课后学习习惯以及... 养成良好的学习习惯是学生学好知识的前提,挖掘学生好的学习习惯是教育工作者的重要工作之一。本文采用K-均值算法进行粗关联分析,然后用Apriori算法进行精关联分析。结果显示:中学生的课前学习习惯、课堂学习习惯、课后学习习惯以及课外爱好之间存在多个关联规则。 展开更多
关键词 学习习惯 高中生 关联分析 APRIORI算法 K-均值算法
基于聚类分析对“拍照赚钱”任务定价的研究 预览
7
作者 鄢小花 廖玉梅 杨蒙 《贵州师范学院学报》 2018年第6期5-9,共5页
随着互联网时代的发展,出现了一种基于移动互联网自助式服务模式的"拍照赚钱"APP,用户可注册领取任务,完成任务即可赚取相应的报酬,决定任务成败的因素主要取决于任务的定价。因此,需要采用聚类分析法分别对每类的任务定价和任务执行... 随着互联网时代的发展,出现了一种基于移动互联网自助式服务模式的"拍照赚钱"APP,用户可注册领取任务,完成任务即可赚取相应的报酬,决定任务成败的因素主要取决于任务的定价。因此,需要采用聚类分析法分别对每类的任务定价和任务执行情况进行相关性分析,得出会员位置对任务完成度的影响。将任务执行情况、信誉值、预定任务限额、预定任务开始时间对于任务标价的多元回归分析,得到任务执行情况、信誉值以及预定任务限额都与任务标价成正比,预定任务开始时间与任务标价成反比,所以定价方案可按照此回归方程来进行定价,按此方程计算之后,实施效果较佳。 展开更多
关键词 聚类分析 K-均值算法 回归分析 任务定价
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基于K-均值算法的地下物流系统网络的构建 预览
8
作者 项汉桢 《农业装备与车辆工程》 2018年第12期83-86,共4页
以地下货物运输节点设置以及货运地下线路规划为主要研究对象,综合考虑现有车辆运载能力以及南京市仙林地区目前的交通货运状况,建立了可有效缓解地上交通运行压力,同时可获得最低物流成本的多目标优化模型K-均值模型算法。根据各个区... 以地下货物运输节点设置以及货运地下线路规划为主要研究对象,综合考虑现有车辆运载能力以及南京市仙林地区目前的交通货运状况,建立了可有效缓解地上交通运行压力,同时可获得最低物流成本的多目标优化模型K-均值模型算法。根据各个区域不同的路面拥堵系数,建立合适的地下物流系统,通过设立地下货物运输的一二级节点,达到缓解交通的目的。 展开更多
关键词 物流运输 拥堵系数 优化模型 K-均值算法
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基于k-means聚类的股票KDJ类指标综合分析方法 预览
9
作者 李娜 毛国君 邓康立 《计算机与现代化》 2018年第10期12-17,共6页
股票技术分析是证券分析的常用手段之一,目前的股票技术分析主要存在2个问题:1)都是从某个角度进行单维度分析,投资决策有较大偏差;2)任何单一的技术指标都有其局限性,需要相互补充才能更好进行投资决策。针对这些问题,本文讨... 股票技术分析是证券分析的常用手段之一,目前的股票技术分析主要存在2个问题:1)都是从某个角度进行单维度分析,投资决策有较大偏差;2)任何单一的技术指标都有其局限性,需要相互补充才能更好进行投资决策。针对这些问题,本文讨论如何利用数据挖掘技术进行股票多维度综合分析问题。首先,分析数据挖掘应用到股票分析中可以解决的问题及可能面临的挑战;其次,提出一种基于数据挖掘聚类方法的选股模型;最后,对1364只上证股票进行实证分析,形成对股票的随机指标K、D、J等的综合挖掘结果。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类分析 股票技术分析 随机指标 K-均值算法
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融合集群度与距离均衡优化的K-均值聚类算法 预览 被引量:1
10
作者 王日宏 崔兴梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期104-109,115共7页
针对传统妊均值算法对初始聚类中心选择较为敏感的问题,提出了一种基于融合集群度与距离均衡优化选择的尽均值聚类(K-MCD)算法。首先,基于“集群度”思想选取初始簇中心;然后,遵循所有聚类中心距离总和均衡优化的选择策略,获得... 针对传统妊均值算法对初始聚类中心选择较为敏感的问题,提出了一种基于融合集群度与距离均衡优化选择的尽均值聚类(K-MCD)算法。首先,基于“集群度”思想选取初始簇中心;然后,遵循所有聚类中心距离总和均衡优化的选择策略,获得最终初始簇中心;最后,对文本集进行向量化处理,并根据优化算法重新选取文本簇中心及聚类效果评价标准进行文本聚类分析。对文本数据集从准确性与稳定性两方面进行仿真实验分析,与群均值算法相比,K-MCD算法在4个文本集上的聚类精确度分别提高了18.6、17.5、24.3与24.6个百分点;在平均进化代数方差方面,K-MCD算法比群均值算法降低了36.99个百分点。仿真结果表明K-MCD算法能有效提高文本聚类精确度,并具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 初始聚类中心 K-均值算法 集群度 距离均衡优化 文本聚类
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K-均值聚类算法在多波束底质分类中的应用 预览 被引量:1
11
作者 吕良 金绍华 +2 位作者 边刚 崔杨 夏伟 《海洋测绘》 CSCD 2018年第3期64-68,共5页
针对海底采样点较少时,监督学习训练分类模型困难的问题,研究无监督学习的K-均值聚类分析算法在多波束海底底质分类中的应用。在探讨K-均值聚类分析算法原理的基础上,构建海底底质分类器,针对分类器需预先输入分类结果种类(K值)这一问... 针对海底采样点较少时,监督学习训练分类模型困难的问题,研究无监督学习的K-均值聚类分析算法在多波束海底底质分类中的应用。在探讨K-均值聚类分析算法原理的基础上,构建海底底质分类器,针对分类器需预先输入分类结果种类(K值)这一问题,提出了基于底质采样点和分类效果连续性为原则的K值确定方法。实验结果表明:基于K-均值聚类分析算法的海底底质分类器能较好的实现海底底质类型的自动划分,适用于海量多波束底质特征参数的分类。 展开更多
关键词 多波束测量 海底底质分类 特征参数 K-均值算法 聚类分析
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最小化误差平方和k-means初始聚类中心优化方法 预览 被引量:2
12
作者 周本金 陶以政 +1 位作者 纪斌 谢永辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第15期48-52,共5页
传统的k-均值算法对初始聚类中心和孤立点敏感,文中以最大程度地减少误差平方和为基本思想,提出一种最大化减少当前误差平方和的k-means初始聚类中心优化方法。在初始聚类中心选择阶段,每次增加聚类中心时,计算所有数据点作为当前聚类... 传统的k-均值算法对初始聚类中心和孤立点敏感,文中以最大程度地减少误差平方和为基本思想,提出一种最大化减少当前误差平方和的k-means初始聚类中心优化方法。在初始聚类中心选择阶段,每次增加聚类中心时,计算所有数据点作为当前聚类中心能够减少的误差平方和,选择能够最大化减少误差平方和的数据点作为聚类初始中心。利用真实数据集,同其他算法进行对比,实验结果表明该方法在选择初始聚类中心方面能够有效地减少聚类的迭代次数,提高聚类质量。同时人工模拟数据表明该方法对孤立点相对不敏感。 展开更多
关键词 聚类 K-均值算法 误差平方和 孤立点
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基于混合算法的电池健康状态估计 预览
13
作者 申江卫 苏晓波 +1 位作者 王泽林 刘骥鹏 《电源技术》 CSCD 北大核心 2018年第6期874-876,共3页
为了保证电动汽车安全可靠的运行,动力电池的健康状态(SOH)显得尤为重要。宽的电压平台和严重的两极分化不利于锂离子电池SOH的估计。为了解决锂离子电池寿命预测困难这个问题,在安时积分法的基础上,通过对锂离子电池外特性的分析,采... 为了保证电动汽车安全可靠的运行,动力电池的健康状态(SOH)显得尤为重要。宽的电压平台和严重的两极分化不利于锂离子电池SOH的估计。为了解决锂离子电池寿命预测困难这个问题,在安时积分法的基础上,通过对锂离子电池外特性的分析,采用BP神经网络算法对锂离子电池进行建模,并将此模型带入K-均值算法中。系统实现的目的是对电池健康状况进行准确评估。经过实验数据的验证,证明了这种算法的精确程度,为电池管理系统稳定工作提供保证。 展开更多
关键词 电动汽车 锂离子电池 健康状态 K-均值算法
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基于改进的密度层次的K-均值算法研究 预览
14
作者 李俊 《福建电脑》 2018年第1期114-115,共2页
针对标准的K—均值算法聚类时所面临的初始聚类中心点及聚类个数难以确定的缺点,提出了一种改进的K—均值算法,其核心思想是通过基于密度及散步的方法定位初始中心点,进行初步聚类,判断是否达到预定效果,从而决定是否进行聚合层次聚类,... 针对标准的K—均值算法聚类时所面临的初始聚类中心点及聚类个数难以确定的缺点,提出了一种改进的K—均值算法,其核心思想是通过基于密度及散步的方法定位初始中心点,进行初步聚类,判断是否达到预定效果,从而决定是否进行聚合层次聚类,如此迭代执行,从而准确确定聚类个数。实验结果表明改进后的算法在聚类精度、稳定性和时间效率方面,都明显优于标准的K—均值算法。 展开更多
关键词 K均值算法 密度 层次 聚类精度 稳定 效率
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基于显著区域和PHOG的黄瓜病害识别方法研究 预览
15
作者 张云龙 张会敏 +2 位作者 谢泽奇 张晴晴 齐国红 《江苏农业科学》 2018年第22期246-250,共5页
快速准确地识别黄瓜病害类型是黄瓜病害防治的前提,针对现有基于病害叶片图像的黄瓜病害识别方法中的病斑分割和特征提取难题,提出一种基于显著区域和方向梯度直方图的黄瓜病害叶片图像分割与识别方法。首先,利用叶片图像的亮度和颜色... 快速准确地识别黄瓜病害类型是黄瓜病害防治的前提,针对现有基于病害叶片图像的黄瓜病害识别方法中的病斑分割和特征提取难题,提出一种基于显著区域和方向梯度直方图的黄瓜病害叶片图像分割与识别方法。首先,利用叶片图像的亮度和颜色低阶特征,结合多尺度分析确定原始采用病害叶片图像的显著图;其次,利用K-均值算法分割显著图,得到病斑图像;再提取病斑图像的方向梯度直方图特征;最后利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)进行病害识别。在4种常见黄瓜病害叶片图像数据库上进行测试,平均正确识别率大于90%。结果表明,该方法能够准确分割和识别复杂背景下的黄瓜病害叶片图像,为田间开放环境下实现黄瓜病害的快速自动识别提供了依据。 展开更多
关键词 黄瓜病害叶片图像分割 黄瓜病害识别 显著性 K-均值算法 方向梯度直方图
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一种改进的K-均值算法在交通事故黑点识别中的应用 预览
16
作者 舒玥 郭璘 +2 位作者 吴昊天 沈丽霞 吕坚 《黑龙江交通科技》 2018年第1期194-195,共2页
K-均值聚类算法由于其简单高效被广泛应用,但其聚类结果易受初始聚类中心和聚类数的影响。现就其不足之处展开研究,提出一种基于传统K-均值算法自动确定初始聚类中心的改进方法,并应用于宁波市鄞州区联丰西路区域交通事故黑点的识别。... K-均值聚类算法由于其简单高效被广泛应用,但其聚类结果易受初始聚类中心和聚类数的影响。现就其不足之处展开研究,提出一种基于传统K-均值算法自动确定初始聚类中心的改进方法,并应用于宁波市鄞州区联丰西路区域交通事故黑点的识别。结果表明,改进的K-均值聚类算法可以准确地识别出事故黑点的位置,具有良好的应用效果和现实意义。 展开更多
关键词 K-均值算法 孤立点 初始聚类中心 交通事故黑点
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红斑鳞状皮肤病的聚类分析 预览
17
作者 张宜 谢娟英 +3 位作者 李静 陈媛媛 贺瑞瑞 李燕 《济南大学学报:自然科学版》 北大核心 2017年第3期181-187,共7页
针对红斑鳞状皮肤病鉴别诊断难题,提出利用聚类分析进行诊断;采用3种k-均值、2种k-中心点、最小生成树以及密度峰值点快速搜索聚类算法对该疾病数据进行分析,比较各算法对该疾病的聚类误差平方和、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整... 针对红斑鳞状皮肤病鉴别诊断难题,提出利用聚类分析进行诊断;采用3种k-均值、2种k-中心点、最小生成树以及密度峰值点快速搜索聚类算法对该疾病数据进行分析,比较各算法对该疾病的聚类误差平方和、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数以及聚类准确率;比较各算法对预处理的数据子集的聚类结果与文献中采用k-均值算法对未预处理的该数据子集的聚类结果。结果表明:邻域k-中心点算法对红斑鳞状皮肤病有很好的聚类效果,聚类准确率、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数均优于对比算法,密度全局k-均值算法的聚类效果次之,全局k-均值算法取得最佳聚类误差平方和;k-均值算法对预处理数据子集的聚类准确率最高,邻域k-中心点与密度全局k-均值算法的聚类准确率相等;数据预处理可提高k-均值算法对该疾病的诊断准确率。 展开更多
关键词 红斑鳞状皮肤病 K-均值算法 k-中心点算法 最小生成树 密度峰值点 聚类分析
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机器学习算法应用浅析 预览
18
作者 朱旻 《科学家》 2017年第2期54-55,65共3页
最近几年,“大数据”一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。书店中,书名涉及“大数据”一词的畅销书比比皆是,热度远超前些年的“云概念”。前年两会上,百度李彦宏提... 最近几年,“大数据”一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。书店中,书名涉及“大数据”一词的畅销书比比皆是,热度远超前些年的“云概念”。前年两会上,百度李彦宏提出了最具科学前瞻性质的“中国大脑”提案,其实质就是要建立具有超级人工智能的计算系统,而建立这种系统的前提就是要能从互联网海量非结构化大数据中获取信息、分析数据和洞察规律。大数据的重点在于这个“大”字,大到海量,大到无法用人力去搜集、整理和分析,这一切都需要用到“机器学习”这个重要的工具。 展开更多
关键词 K-近邻算法 朴素贝叶斯算法 K-均值算法 分类 聚合
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一种基于k-均值的DBSCAN算法参数动态选择方法 预览 被引量:3
19
作者 王兆丰 单甘霖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期80-86,共7页
为解决DBSCAN聚类算法的Eps及MinPts参数选择问题,提出一种领域无关的参数动态选择方法。首先,基于k-均值算法对数据集进行初步聚类,聚类中采用最大最小距离方法确定初始聚类中心。其次,针对k-均值聚类结果,计算统计各聚类中样本... 为解决DBSCAN聚类算法的Eps及MinPts参数选择问题,提出一种领域无关的参数动态选择方法。首先,基于k-均值算法对数据集进行初步聚类,聚类中采用最大最小距离方法确定初始聚类中心。其次,针对k-均值聚类结果,计算统计各聚类中样本间距离的分布情况,选择使得具有最大样本对数的距离值作为对应类的Eps值,并通过Eps获得MinPts值。最后,对DBSCAN算法进行改进,使其可根据当前核心点所属k-均值聚类对应的Eps对其运行值进行自适应调整。将上述思想运用于未知协议条件下的比特流聚类分析,结果表明,在无需用户指定Eps及MinPts的条件下,即可获得满意的聚类结果,提高了算法的适用性和准确率。 展开更多
关键词 聚类 一种经典的基于密度的聚类算法(DBSCAN) 参数选择 K-均值算法 未知协议
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基于词条属性聚类的文本特征选择算法 预览 被引量:2
20
作者 张群 王红军 王伦文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期369-372,377共5页
文本挖掘之前首先要对文本集进行有效的特征选择。传统的特征选择算法在维数约减及文本表征方面效果有限,并且因需要用到文本的类别信息而不适用于无监督的文本聚类任务。针对这种情况,设计一种适用于文本聚类任务的特征选择算法,提... 文本挖掘之前首先要对文本集进行有效的特征选择。传统的特征选择算法在维数约减及文本表征方面效果有限,并且因需要用到文本的类别信息而不适用于无监督的文本聚类任务。针对这种情况,设计一种适用于文本聚类任务的特征选择算法,提出词条属性的概念。首先基于词频、文档频、词位置及词间关联性构建词条特征模型,重点研究了词位置属性及词间关联性属性的权值计算方法,改进了Apriori算法用于词问关联性属性权值计算;然后通过改进的K-means聚类算法对词条特征模型进行多次聚类完成文本特征选择。实验结果表明,与传统特征选择算法相比,该算法在获得较好维数约减率的同时提高了所选特征词的文本表征能力,能有效适用于文本聚类任务。 展开更多
关键词 文本特征选择 词条属性 词位置 词间关联性 关联规则算法 K-均值算法
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