最佳聚类数相关论文
K-means聚类算法因计算速度快、准确率高等优势被应用于大规模配电网数据异常检测，但当聚类数不合适时，可能导致聚类结果不理想。为......
运用空间数据聚类方法处理海量数据,从大型空间数据库中提取有用的信息和知识具有十分重要的现实意义.但是,聚类方法的性能与数据......
在科技日益进步的今天，数据量急剧增长。如果能够充分利用这些数据所隐含的信息，将会产生巨大的经济效益。由于聚类分析技术具有能够......
为了得到FCM聚类多阈值分割中最佳聚类个数,针对Bezdek熵在数字图像数据聚类有效性判别中的不足,提出一种改进的聚类有效性判别函......
研究了聚类方法中的最佳聚类数可能存在的范围,提出了一种新的解决方法,据此指出现今文献中普遍使用的规则cmax≤(?)在一定意义上......
模糊c-均值(FCM)聚类算法是非监督的模式识别方法.在模式识别等领域中有着广泛的应用,但是该方法仍然存在着不少的问题,针对FCM法......
提出了一种复杂系统最佳聚类数的确定方法,首先检验系统的可聚性,然后给定合理的聚类数区间,最后在聚类数区间中搜寻得到最佳聚类......
提出了一种基于减法聚类的聚类上限检测方法.仿真试验表明,这种方法能将聚类上限确定在一个合理的范围之内,从而加快聚类的效率.......
目标函数二阶差分方法利用目标函数值随类别数的梯度变化作为判定准则,直接利用目标函数值与聚类数的关系,实现在不同数据集上自动......
针对核模糊C均值聚类(Kernelized Fuzzy C-Means,KFCM)算法的有效性评价,以核非线性映射为工具,将原空间中的六个著名有效性指标推......
鉴于最佳聚类数在提高聚类算法性能并扩大其应用领域方面的重要性，为了有效解决聚类算法中最佳聚类数的确定问题，解决传统的聚类分析......
针对磷虾群算法易陷入局部最优、搜索能力弱及K-means算法易受初始聚类中心选择影响等问题,提出一种基于改进磷虾群算法的K-means......
针对谱系聚类的有效性,提出了一个新的聚类准则用于汶川地震灾害评估,并选用经典的Iris花蕾数据和Wine葡萄酒数据与流行的模糊C均......
目前基于相似度的聚类方法对风电出力场景进行聚类划分,而相似度又大多采用欧式距离长短作为衡量依据,其结果反映时间序列曲线的幅......
为了更有效地确定数据集的最佳聚类数，提出一种新的确定数据集最佳聚类数的算法。该算法借签层次聚类的思想，一次性地生成所有可能的......
在聚类分析中，聚类数是一个非常重要的参数，最佳聚类数的确定问题是聚类分析研究的热点之一。在模糊聚类迭代模型的基础上，首先提出了......
针对K-means聚类算法通常无法事先设定聚类数,而人为设定初始聚类数目容易导致聚类结果不够稳定的问题,提出一种新的高效率的K-mea......
在经典的模糊C均值(FCM)算法中,聚类数需要预先给出,否则算法无法工作,这在一定程度上限制了FCM算法的应用范围。针对FCM算法中聚......
对水资源系统的规律研究通常是对系统进行聚类、识别来实现,目前可用于水资源系统的模糊聚类的理论和模型很多,但是每种方法都有各......
作为无监督学习方法的一种,聚类分析是从无标记数据集中获取信息和知识的重要手段,是数据挖掘、统计学、模式识别等领域的重要研究......
根据聚类的定义构造了多维空间的样本集，计算发电机节点对负荷节点的控制灵敏度和各负荷节点间的欧氏距离，利用聚类分析中的最短距离......
给出一种模糊聚类循环迭代模型以及确定最佳聚类数的方法,采用交叉循环迭代的方法确定聚类中心,通过判断聚类准则函数获得最佳聚类......
文章提出了一种基于山峰聚类的聚类上限检测方法,依靠山峰聚类确定聚类数目的上限,仿真试验表明,这种方法能将聚类上限确定在一个......
提出了一种基于减法聚类和聚类有效性评判的FCM聚类算法,依靠减法聚类来确定聚类数目的上限,并且在搜索最佳聚类数copt时,不需要进......
针对模糊C均值（FCM）算法聚类数需要预先设定的问题,提出了一种新的模糊聚类有效性指标。首先,计算簇中每个属性的方差,给方差较小的......
为了得到FCM聚类多阈值分割中最佳聚类个数,针对Bezdek熵在数字图像数据聚类有效性判别中的不足,提出一种改进的聚类有效性判别函......
以黑龙江省中部地区2004年的气温和降水观测数据为实例，对数据挖掘中气象数据的概化问题进行研究．调查分析了概化方法和数据特征，确定......
确定数据集的最佳聚类数是聚类研究中的一个重要难题。为了更有效地确定数据集的最佳聚类数，该文提出了通过改进K-means算法并结合......
针对标准人工蜂群算法搜索效率低、收敛速度慢等缺点提出一种改进的人工蜂群算法.通过引入算术交叉操作以及利用最优解指导搜索方......
随着计算机网络的普及,人们的工作和生活更多的与数据信息产生联系,制造和使用的数据量越来越巨大,我们进入了一个大数据时代。人......
利用K-means进行数据聚类时,借用不同处理手段其统计距离和聚类中心等会有所差异,从而影响聚类结果,尤其是当数据维度增高时,这种......
在社会经济系统建模和分析中,对目标系统进行分解时,适合采用模糊C均值聚类算法进行划分。由于聚类数未知,采用某个聚类有效性函数......
随着网络通信的飞速发展和图片共享网站的普及,互联网上的图片数量呈现爆炸式增长。然而,这个庞大的数据集合是杂乱无章,并且含有......
聚类分析作为一种无监督学习方法,是获取数据信息的重要工具,它被广泛的应用在数据挖掘、模式识别、图像处理、机器学习和其他各个......
多元统计数据的聚类是分析数据的一类非常重要方法，但是如何确定最佳聚类数往往是比较困难的．针对分析多元统计数据中应用最广泛的方......
聚类分析作为数据挖掘、机器学习领域中的重要分析方法,近几十年来得到了许多专家学者的深入研究。如今,随着互联网的发展,各种数......
改革开放40年来,我国在经济发展及社会建设等方面均取得了骄人的成绩,逐步摆脱了经济基础薄弱和生产效率低下的困局。在享受到日益......
为了满足检索用户对推荐服务日益迫切的需求,结合检索词推荐需求研究推荐理论。基于三种典型推荐方法:基于内容的过滤、基于规则的......
资本资产定价模型是在投资组合理论的基础上提出来的,但是该模型的使用是建立在一些假定条件上的,并且通过该模型求某只股票或某种......
互联网的快速发展和广泛普及,使网络上文本数据呈爆炸性增长,如何及时准确地从这些大数据文本中获得有价值的信息是学者们研究的热......
本文研究的课题是采用模糊聚类分析中的模糊c-均值(FCM)聚类算法对大量的历史数据进行分析,对煤与瓦斯突出的主要指标进行挖掘,建......
模糊聚类有效性指标主要是为了解决模糊C-均值算法需要事先给定最佳聚类数的缺陷,但是现有的大多数模糊聚类有效性指标一般过于依......
聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。聚类分析已经成为聚类领域的研究热点,受到了国内外学者的广泛关注。......
为了研究基于马氏距离模糊聚类算法的有效性,首先对比分析了基于数据集模糊划分与几何结构的模糊聚类有效性指标,确定了将紧致度、......
为评估我国区域经济发展状况,从经济、社会和环境三个角度出发构建了一套经济发展水平评价指标体系,考虑到区域经济发展水平是一个......
聚类是一个无监督学习过程,因此确定最佳聚类数是一项困难的工作.聚类有效性研究是通过建立聚类有效性指标,评价聚类质量并确定最......
聚类分析是数据挖掘、模式识别和机器学习领域的重要研究内容。作为数据分析和理解的重要方法,聚类分析研究已经有很长的历史。几......
