聚类数相关论文
针对织物图像颜色的预处理中随机选取聚类中心和聚类数对聚类结果带来的误差，提出了将RGB 色泽分布中局部极大点位置作为聚类中心、......
支持向量机(support vector machine,SVM)是分类算法中集高效性、准确率和实时性于一体的分类方案。但由于在SVM分类决策的过程中,......
提出了一种利用二维熵分量的K均值攻击效果聚类评估方法.利用网络熵预处理攻击数据集,将效果数据映射到二维平面,并以二维熵分量作......
本文提出一种基于模糊神经分类网络的卷积码译码方法，把译码工作转换为网络的分类工作。网络按照卷积码的编码方式由聚类自动生成，并......
为解决传统聚类算法无法兼顾时间序列数量和形状特征、聚类数确定依据不足等问题,提出了一种基于量-形距离的同步回代缩减算法(sim......
为了研究互联网用户对网站的访问模式,借助中国互联网络信息中心负责管理的国家域名系统资源,选取了一整天CN域名权威服务器的日志......
为了解决传统支持向量数据描述算法(SVDD)中样本不集中导致算法包括非己空间样本,从而形成噪声影响检测性能的问题,建立一种基于SV......
随着社会的发展,我国的各行各业得到了飞速的发展,尤其是在现如今信息化飞速发展的当前社会形势下,如何保证网络信息运行的安全可......
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......
该文讨论了基于数据挖掘中聚类分析方法的未知攻击识别技术，改进了K中心点算法，使得聚类数可以自动增加，并通过仿真实验验证了算法的......
聚类是数据挖掘领域一个被广泛研究的问题.单一的算法较难获得高的聚类准确率,甚至对于特定的数据集也很难找出最佳的方法进行聚类......
针对K-均值聚类算法中初始聚类数目难以确定,对初始参数敏感等问题,提出一种快速遗传聚类算法,算法中采用可变长实数表示聚类中心,......
本文提出一种新的基于属性聚类的Rough集属性约简算法CLUBRAR.本算法首先把属性进行聚类,从而得到属性之间的关系的全局信息;然后,......
聚类有效性问题是判断聚类结果优劣的关键问题,如果初始聚类数选取得不合适,会使聚类结果与数据集的真正结构不相符,从而导致聚类......
本文采用了四种比较典型的曲线拟合方法进行汉语四声的声调识别.在四声识别过程中,首先根据提取到的基频曲线应用四种数学方法拟合......
Dunn于1974年首次提出了模糊c~- means算法,后来Bezdek等人先后对模糊c~- means算法进行了修改。我们提出了一个模糊分割聚类算法......
通过比较K平均算法与聚类约束映射(CCM)的聚类结果,表明了CCM在降维过程中保持拓扑信息的有效性. 应用前文提出的增强遗传算法(IGA......
对于许多聚类算法,决定合适的聚类数目至关重要,这称为聚类有效性问题.本文首次建立了聚类有效性与聚类算法稳定性之间的联系.主要......
本文提出了一个在模糊聚类中判别聚类有效性的新指标。该指标可有效地对类间有交叠或有多孤立点的情况做出准确的判定。文中基于模......
模糊Ｃ均值聚类算法（ＦＣＭ）在图像处理和模式识别中有着广泛的应用，该算法实质上是一种局部搜索寻优方法，对初始值很敏感，容易陷入局部极小值。......
不同类型的地物，由于辐射光谱分布不同，在多维光谱空间中构成不同的特征向量，这些向量可以用二进制数码表征．本文介绍的动态聚类方法便......
提出了一种基于改进模糊聚类算法的训练模糊神经网络的算法。该方法采用遗传算法改进传统的模糊聚类算法，并给出了一个衡量聚类有效......
提出采用Ｈｅｂｂ竞争规则聚类来构造模糊控制器结构和隶属函数的方法，实现模糊规则的自组织，并利用ＢＰ算法获得所有规则的网络权值参数，通过仿真......
径向基函数神经网络和多层感知器神经网络具有相似的拓扑结构，它们大都用于目标的分类。对两种模型进行了比较，提出了一个构造径向基......
组织文化作为共享群体概念,具有良好文化一致性是其基本属性。本文提出了确定组织文化一致性单元的一个统计方法,首先通过Pseudo-F......
五、多元聚类分析在对样本集X进行分析时,经常要把n个样本进行合理的分类,从而了解整个样本集由几种典型的类剔构成,每一类反映了......
对RBF网络中几种常用的聚类算法进行比较,分析了各种方法的优缺点,针对动态聚类法进行了改进,其最突出的缺点是距离门限值固定不变......
在加权模糊聚类算法中,属性权重确定的合理性是一个重要问题.鉴于用区间数描述决策者推理模糊性的优越性,提出属性权重用区间数表......
从嵌入式NSTL文本推荐系统的检索词推荐需求入手，分析原有方法的不足，引入共词分析方法和分化理论，提出一种新的最佳聚类数确定方法，改......
为解决传统故障诊断需要先验信息干预的问题,提出了一种基于模糊免疫网络聚类分析的故障诊断方法。同其它聚类算法相比,该算法能克......
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......
目前很多已知的聚类算法对于异常点的处理存在不合理的问题,将模糊集和粗糙集的相关理论加入到支持向量聚类算法中,可增加异常点处......
针对模糊C均值算法(fuzzy C-means algorithm,简称FCM)在入侵检测中需要预先指定聚类数的问题,提出了一种自动决定聚类数算法(fuzz......
经典FCM聚类算法存在的两个方面的问题：一是算法对初始聚类中心的过分依赖性;二是算法需要预先知道实际的聚类数目,而在实际应用中,......
针对大量瑞氏染色细胞图像,通过YCbCr颜色空间进行K-means聚类,观察各分量聚类中心差值变化规律,提出了一种新的确定K-means聚类数......
传统的K-means算法敏感于初始中心点的选取,并且无法事先确定准确的聚类数目k,不利于聚类结果的稳定性。针对传统K-means算法的以......
从用户的实际需求出发，分析了聚类系统的使用者可能对系统提出的功能要求，提出了一种基于加权Eucfid距离的模糊C聚类分析算法。在该......
针对现有图像识别中聚类数的确定算法存在的精度问题,本文研究了用谱图理论来确定图像聚类数的方法,即图像中赋权图的Laplace矩阵......
聚类算法是数据挖掘算法中的重要解决方法.针对现有聚类算法模糊c均值算法FCM中的不足,如需要预先确定聚类参数c,随机性较强、局部......
聚类数的确定在聚类分析中是一个基本却具有挑战性的问题。一方面,最佳聚类数根据不同的评价标准、用户偏好或需求可能不一致,因此......
由于现实生活中的许多应用都以图的形式生成数据,并且一个大图包含数百万个顶点和数十亿条边等问题.本文提出了基于BC-BSP（Bulk Syn......
