聚类有效性相关论文
随着科学的飞速发展，信息时代带给人们越来越多的数据，现在各行各业都有着大量的未被充分利用的数据。为了更加充分的利用数据带来的......
数据可视化技术是在大型数据库的应用中提出的新的数据分析与处理技术,已成为数据挖掘领域研究的热点。利用可视化技术能够更清晰......
智能控制技术在现代工业控制中得到了成功的应用,因而引起了控制界学者的研究和关注,然而在多源异构环境中,智能控制器的设计尚缺......
电学层析成像（ET）是上世纪80年代发展起来的新型检测技术，它具有结构简单、成本低、无辐射等优点，广泛应用于石油化工等工业领域和医学......
基因微阵列技术使得人们可以同时监测成千上万个基因的表达水平。目前对基因表达数据进行分析的各种方法中,聚类分析方法应用得最......
在当今飞速发展的数据挖掘和探查性数据分析中,聚类分析技术已广泛应用于模式识别、图像处理、生物、心理、计算机视觉和遥感等领......
聚类分析技术作为一种数据处理手段近些年来一直是人们的研究热点，其在模式识别、数据挖掘、图像处理等领域内有着广泛的应用。聚类......
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......
在计算机网络化迅猛发展的时代，如何有效、快速地从大量数据中获取人们需要的知识成为许多学者以及研究人员关注的焦点。数据供给能......
聚类分析是机器学习中的重要研究方向之一,相对于监督学习和半监督学习,聚类能够根据数据集本身的结构特性将样本归类,并能够发掘......
电力系统短期负荷预测是电力调度中的重要内容。准确快速地完成短期负荷预测能够让电力系统经济平隐地运行。因此,如何提高电力系......
随着人工智能、信息技术的不断进步,各行的数据量不断涌现:基因数据、医疗数据、金融数据等等,人类正在进入数据化的时代。面对大......
随着人类社会的发展与科学技术的进步，在实际问题中经常遇到分类的问题。聚类是一个古老的问题，它伴随着人类社会的产生和发展而不断......
聚类算法是数据挖掘中重要的研究领域,聚类有效性是根据聚类理论方法能判别聚类质量高低的指标.。聚类有效性验证方法主要有基于内......
模糊 C-均值（FCM）聚类算法是非监督模式识别中应用最为广泛的算法之一。由于该算法是通过极小化目标函数而求得最优解的，而在目标函数......
基于数据集的模糊划分,引入了类与类间的关联度,依据类间的关联度,定义了一个聚类有效性函数,仿真数据和实际数据的实验结果表明该......
传统PAM(Partitioning Around Medoids)算法时间复杂度较高,处理大数据集时效率低下.近年来,越来越多研究者使用MapReduce模型来使......
基于粗糙集理论的知识约简方法和T-S模糊神经网络的非线性映射理论,针对回转窑烧结过程被控对象复杂、各参数之间相互耦合及难以建......
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......
本文提出了一种基于统计检验指导的聚类分析方法,该方法同时处理聚类趋势、聚类分析和聚类有效性三个数据分析中的关键问题,为模式......
模糊C-均值(FCM)聚类算法是目前最流行的数据集模糊划分方法之一.但是,有关聚类类别数的合理选择和确定,即聚类有效性分析,对FCM算......
基于硬聚类算法的几种有效性指标，即Hubert统计量、Davies—Bouldin指标、Dunn’S指标以及Dunn＇s指标的推广，提出了相应的适用于模糊......
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷,利用改进的粒子群算法对FCM进行优化,提出一种新的模糊C均......
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.......
For many clustering algorithms,it is very important to determine an appropriate number of clusters,which is called clust......
为识别东湖污染物来源，建立排污口与主要致污因子之间的对应关系，提出了污染物来源智能识别方法；该方法巧妙耦合了对应分析、模糊C-均......
图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,......
研究了智能答疑系统中的问题分类.针对基于章节目录的分类方式过于依赖特定教材的不足,提出了基于关键词聚类的问题模糊分类方法.......
提出了一种基于核聚类的H．264压缩域的运动对象分割的方法。首先对运动矢量进行归一化处理，其次又引入了平均欧式距离的中值滤波的方......
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......
聚类分析的目标是识别相似对象的组,有助于在大数据集合上发现模式的分布和有价值的相关性。由于在工程、商业和社会科学等许多应......
针对模糊C均值聚类算法对聚类数预先不可知的缺陷，提出了自适应的模糊C均值聚类算法，该算法利用已有的有效性函数自动确定聚类数目，继......
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.文中基于模糊......
岩体结构面分组是岩体力学中的一项基础性工作。由于岩体结构面分组相对于一般聚类问题存在自身特殊之处,难以直接运用欧式距离度......
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......
本文改进了Sheng的权和有效性函数,将XB、PE、PC和PBMF等模糊聚类有效性函数集成为一种新的模糊聚类有效性度量函数—模糊权和有效......
本文对已有的划分系数P(u,c)作了进一步研究，指出P(u,c)可以作为聚类有效性函数使用，其性能与划分系数Vpc(u,c)相仿.据此对原有的聚......
模糊c均值算法(FCM)是经常使用的聚类算法之一.使用模糊c均值算法时,如何选取模糊指标 m一直是一个悬而未决的问题.部分文献根据实......
随着人工智能和数据挖掘技术的兴起,聚类分析已被广泛应用于通信、文本数据统计、生物信息学和图像处理中。对于非监督聚类分析,聚......
模糊C-均值聚类算法（F（M）是很早的目标函数聚类算法，也是目标函数聚类算法中研究的比较充分的算法之一，FCM算法是一种基于划分的聚类算......
为解决轨迹聚类问题，提出一种新的无监督轨迹聚类及聚类有效性评估方法。通过建立双层字符串轨迹模型，计算得到轨迹间距离并用作聚类......
提出一种改进的模糊C-均值算法。实现了算法中聚类数c及权指数m两个参数的确定方法。该算法能很好地实现参数快速、有效的确定。比......
对J C .Bezdek提出的划分系数 ,基于样本最大分类信息的改进划分系数 ,以及二者的归一化形式的分类性能进行了实验分析 ,结果表明 ......
提出一种新的核可能性聚类模型，该模型以核可能性Xie—Beni聚类有效性指标作为代价函数，基于可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗（RJMCMC）的模......
为了提高图形编码系统压缩性能,可以通过使用Context模型来得到当前所要编码符号的概率。但是事实证明由于高阶Context模型很难在......
通过对模糊C-均值聚类算法的研究，用遗传算法的相关知识对其进行优化与改进．并使用著名的IRIS数据集分别对传统的模糊C-均值聚类算法......
