KMEANS算法相关论文
电动车上路必须佩戴安全头盔已成为交管部门的强制性规定.为了能自动检测出电动车骑行者的头盔佩戴情况，提出一种基于改进的YOLOv5m......
三维点云关键点配准与识别过程中存在寻找匹配对不理想、大量误匹配对及配准与识别准确率下降等问题,提出了一种新颖的关键点误匹......
随着近些年互联网和多媒体技术的飞速发展,以及社交媒体的普及,图像信息的数量急剧增加,如何在海量图像中快速检索出想要的信息成......
计算机视觉领域中,人体动作识别是一个重要的研究方向。早在20世纪60年代就有心理学家研究人体行为动作,并确立了通过运动轨迹识别......
随着计算机领域的快速发展,计算能力已不再是机器学习研究的瓶颈。目前,以深度神经网络(DNN)为首的深度学习技术已经大量的应用到......
粮食是人类的生存之本、生命之源,是人类生存下去的必备条件之一,而我国又是世界上的粮食大国,粮食的安全更是关系着国计民生、民......
科技时代的到来丰富了人民的日常生活,线上购买物品已经成为了一种新的趋势,但随着网络用户的增加,物流配送成了一大难题.本文提出......
本文以数据挖掘算法中的C均值聚类算法为主要研究对象，在分析kmeans和FCM算法流程的基础上，将粒子群算法用于kmeans算法中，提出基于粒......
在计算机图形领域,一个三维图形是由大量的多边形网格组成,三维图形越逼真,所需的多边形网格数目就越多,图形的拓扑结构就越复杂,......
本文简要总结了基于划分的Kmeans算法和基于密度的DBSCAN算法的优缺点及其在用户地理位置信息聚类实现中的应用,提出了一种混合DBS......
分析了部分智能技术在电气自动化中所采用的算法及应用发展,并通过矿用变压器故障检测的应用实例分析提出Kmeans算法对方案进行改......
使用R语言工具，利用Pamk算法和Kmeans算法相结合的多层次聚类方法，对图书馆新浪微博数据进行子主题聚类和挖掘，发现和摒弃大数据集合......
对含分布式电源的配电网重构进行了研究,考虑配电网系统中各节点上的不同种类型负荷的不同占比和分布式电源日出力波动引起的日负......
提出一种彩色图像分割算法主要利用区域间显著性。先是运用了Kmeans聚类的算法对彩色图像进行分割。然后分析彩色图像中的各个分割......
聚类分析是数据挖掘的重要研究内容之一,在识别数据的内在结构方面具有重要的作用。目前,在大数据环境下,怎样更加有效地使用该方......
针对半监督聚类算法中监督信息使用不充分,监督信息中信息含有量低的问题,提出一种结合主动学习的半监督聚类算法.首先结合使用数......
在分析Hadoop平台架构和Canopy-Kmeans聚类算法的基础上,对Canopy-Kmeans算法进行了并行化优化改进,通过统计学思维对数据分组抽样......
聚类算法作为机器学习领域的一个至关重要的算法体系,已经被深入研究和广泛使用了很多年,其主要研究内容集中在用相似距离作为依据......
本文给出了一种改进的基于遗传算法的聚类算法。传统的KMeans算法具有较强的局部搜索能力,但是对初始化聚类中心很敏感,容易陷入局......
本文应用计算机图像识别研究中医舌诊的客观化 ,把舌像划分成 36 36的舌像特征块 (TTB)以分析局部纹理特征 ,提出了对每个小块分......
针对粒子群聚类算法（PSOKmeans）所存在的种群随机初始化遍历性差、线性惯性权重调整策略收敛效果差、粒子易陷入早熟收敛、等距点影......
虽然聚类与分类算法的研究应用已很普遍，但在入侵检测领域把二者结合起来进行研究分析的情况并不普遍，因此，提出了一个分层的聚类与分......
为解决Kmeans算法随机指定初始点聚类和海洋Argo浮标数据异常问题,提出一种改进Kmeans算法的海洋数据异常检测方法。提出一种改进K......
图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。文章结合PSO算法搜索全局最优及KMeans算法对选取初始聚类中心的缺陷,使用PSO......
中国联通各地市公司在宽带网及无线网故障处理工作中积累了大量的典型案例,但基本都为文本数据。在每个文本或案例中描述了具体的......
K均值算法(KMEANS)是一种应用广泛的经典聚类算法,但其有两个缺陷,即对初始聚类中心敏感及需要人工确定聚类的个数,因而聚类结果的......
微博中热点话题的自动发现对于舆情监测与研判具有重要的价值和意义,已有的研究一直在速度与效率之间缺乏有效的平衡。本文在KMean......
短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度......
针对Kmeans算法对海量数据聚类效率过低的不足,基于Hadoop的分布式架构思想,提出一种多核果蝇-Kmeans聚类算法(MKFOA-Kmeans)。以......
随着互联网技术的飞快发展,网络诈骗呈爆炸式增长趋势,严重影响人们的人身财产安全。钓鱼攻击就是一种典型网络诈骗行为,钓鱼攻击......
利用核密度估计的非参数检验特性,提出了一种基于核密度估计的Kmeans改进算法KernelKmeans.该算法综合了基于划分的聚类思想以及基......
K means算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一。然而,该算法通常受到初始聚类条件的影响。关于这个问题的详细讨论可参看文献[1......
21世纪的今天,在经历第三代工业革命后,信息技术现已得到飞速的发展,各行各业信息技术都逐步走向数字化、信息化、自动化。为了走......
作为人机交互技术中重要的成员之一，语音情感识别技术被广泛应用在教育、医疗、通信、计算机、自动化等行业。同时，语音情感识别涉及......
Kmeans算法存在两个主要缺陷,导致聚类结果准确率较低。为改善聚类效果,提出一种DGK-Kmeans算法。该算法选用核密度估计处理数据,......
聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法。聚类分析已被广泛应用于统计学、机器学习......
