K均值算法相关论文
近些年,脑部疾病患病率不断攀升,发病低龄化趋势较明显,预防与治疗脑部疾病成为了当前重大社会问题之一。通常,手术是治疗脑部疾病......
学位
阵列天线因其有着高增益、低副瓣等优势被广泛应用于雷达和无线通信等领域中。随着人们对大型阵列的深入研究,降低阵列制造难度和......
为维持高铁稳定运行，提升资源运输安全，在离线监督性学习算法的基础上，提出了一种轮轨关系在线检测技术。通过高速摄像机获取待检测图......
手机各部分是由螺丝连接而成,而机器锁附螺丝已然成为主流趋势,螺丝锁附过程中,螺丝锁附的结果检测是至关重要的一步。本文以手机......
针对大数据应用背景下因电网规模急剧扩大和电力系统结构更加复杂而造成的用户用电行为分析困难的问题,提出一种基于改进K均值算法......
伴随着通信时代的到来,现代交流方式更倾向于无线通信。广播性作为通信最突出的特点,容易导致传输的信息被恶意窃听,无线通信安全......
频率分集阵列（Frequency Diverse Array,FDA）雷达是由相控阵演变而来的一种特殊形式的阵列雷达,其发射波束方向图具有角度和距离依赖......
图像是获取信息的重要途径之一，对图像的处理是信息理论中的重要内容。由于图像信号在获取、传输以及存储等过程中会受到噪声的影响......
聚类技术作为数据分析中的重要手段,在信息爆炸的现代生活中变得越来越重要。为了获得符合常识的信息,人们对数据进行总结和归纳,......
随着互联网等现代信息技术的飞速发展,人们必须面对海量的信息,如何对这些信息进行整理、分类和挖掘成为人们日益关心的话题。聚类......
伴随着信息高速公路的建设，数字技术、数据库技术迅猛发展，人类的数据库里积累了越来越多的历史数据，而从这些海量的数据里探索出实用......
本文主要对无线传感器网络的路由协议进行研究,并针对无线传感器网络的能量受限特性,着重研究路由协议中的层次路由协议——LEACH......
文本聚类是在无监督条件下对文本集进行划分的过程。K-means算法作为划分聚类中最典型算法之一,具有算法简单、伸缩性强的优点,对......
随着信息时代的到来,各种电子文本数据急剧增加,如何对庞杂的数据进行有效的管理并快速的获取需要的信息,已成为一项亟待解决的重......
随着信息技术的发展，企业的数据资源呈爆炸式的增长，传统的企业竞争情报系统在数据分析处理中的不足日渐突出。数据挖掘技术的兴起为......
医学影像在病症诊断,科学研究,教学等方面发挥着举足轻重的作用。医学图像分割是医学图像处理中一项非常重要的工作,也是图像处理......
随着多媒体技术和网络信息的飞速发展,数字视频信息的数量成指数级增长,如何对其进行有效的存储、管理和检索,成为目前亟待解决的......
随着Web2.0的出现和高速发展,互联网中用户所产生的信息容量和用户数量都呈现爆炸性增长的趋势,网络平台已经成为人们日常生活中不......
伴随着我国互联网行业的高速发展,电脑、手机等电子设备的数量急剧增加,这种情形下,数据线作为各种电子设备充电的载体,其大规模生......
随着流媒体等新业务在互联网流量中所占比重不断增加,以及云计算、物联网、社交网络等新型网络应用的出现,使得互联网应用从以面向......
视觉一直以来都是人类获取信息最重要的方式,因此机器视觉发展成为一个热门学科是信息科技发展的必然趋势。随着图像显示设备的不......
随着我国电力产业规范化、智能化发展,电力生产信息化水平越来越高,电力生产过程产生的海量数据作为煤电机组运行方式研究的数据支......
单体型组装(Haplotype Assembly)是根据测序得到的DNA片段通过各种模型算法来重建出生物个体的单体型。随着人类基因组计划(Human ......
论文以某智能小区的一户居民用户电力负荷数据为研究对象,利用K均值聚类算法提取该用户不同日类型下的负荷特征曲线,分析其用电行......
随着电信行业的高速发展，各运营商之间的竞争也愈加激烈，而客户资源的争夺是竞争中最为重要的环节。在这种背景下，通过分析所掌握客户......
近年来，随着手机终端价格和移动通信业务资费的大幅降低，我国移动通信客户数持续高速增长，至2006年底，移动电话客户规模达到4.6亿；与此......
当前，由于我国正处在社会转型、经济转轨的阶段，在加快改革开放与建立社会主义市场经济新体制的历史条件下，各种社会矛盾增多。近年来......
数据挖掘是近年来很多领域竞相研究的一个热点,而聚类分析是数据挖掘的关键技术之一。聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的聚......
近年来,基于传感器的行为识别和特定行为检测取得了极大的发展。而其中基于可穿戴式传感器的行为识别研究占据了主要地位,并给各种......
机务CBT系统是在一定程度上具备智能化的多媒体课件制作平台,它以后台的多媒体数据库为支持,能够使用户按照自己的需求和个人风格......
针对同一距离不同目标的激光雷达全波形回波数据聚类准确率低的问题,在分析K均值聚类算法原理的基础上,提出了一种基于阈值的K均值......
聚类分析作为数据挖掘十分重要的技术,已应用到模式识别、图像处理、生物计算等各领域。本文研究一种改进的量子粒子群优化(Quantu......
随着生产、生活节奏的加快和信息技术的进步,数据信息量以指数形式增长。数据挖掘技术具有强大的数据分析处理能力,能为决策者提供......
数据挖掘是机器学习领域内广泛被研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密的结合，让计算机能帮助人们从大数据量的数据库中......
聚类分析是数据挖掘的功能之一,是在训练数据不提供类标号的情况下按照最大化类内对象间的相似性、最小化不同类对象之间的相似性......
本文主要讲述了运用K-means算法和基于知网的词汇语义相似度计算方法,依据用户历史诉求及用户行为历史记录,挖掘出用户的喜好,为蔗......
互联网的应用方式正从以面向主机的点对点通信为主转向以海量内容获取为主.为适应这一转变,研究界提出了以内容为中心(Content-Cen......
摘要：本文主要围绕K均值聚类算法进行研究，详细分析了K均值算法的特点，尤其是其不足之处。并针对其现存的几个明显不足，提出了可以优化......
本文针对思政教育管理中的高校思想政治教育管理研究这一课题,结合数据挖掘技术中的聚类分析开展研究,对辅导员“工作考核量化表”......
文档聚类分析是组织文档的一种有效方法,在信息处理中被广泛应用于未知话题的自动发现并取得不错的效果.提出一个轻量级聚类算法,......
随着高校的不断扩招，学生数量越来越大，传统的学生成绩分析方法是基于绝对分数的评价，这种方法存在一定的缺陷，不能充分反映学生原始成......
利用支持向量聚类分类准确、参数少、无监督学习的特点,提出一种基于支持向量聚类的图像分割方法.该方法首先对数据集分块并对每块......
基因表达谱数据的聚类分析对于研究基因功能和基因调控机制有重要意义.基于非线性降维算法等容特征映射,提出了一种新的大规模基因......
首先采用改进的 k 均值无监督图像分割算法将图像分割成不同的区域,提出信息瓶颈聚类方法对分割后的区域进行聚类,建立图像语义概......
针对K均值聚类算法在全局优化中的不足,提出了基于粒子群的K均值(PSO-KM)聚类算法。粒子群优化算法作为一种基于群智能方法的演化......
公交乘客出行特征是公交规划、设计和运营管理的重要依据.本文以苏州市的公交IC优惠卡数据为例,详细介绍了公交IC卡数据的数据结构......
由于噪声的随机性与度1符号产生与分布的随机性,且必须成功接收足够数量的独立编码符号才能恢复源符号,所以LT码在删除信道中译码......
