聚类组合相关论文
拓扑识别是配电台区的技术热点之一,拓扑关系是电网普遍需求.在不额外增加拓扑识别硬件的条件下,利用台区同期电能数据进行拓扑识......
我们生活在一个信息化的时代,各种信息急剧膨胀,为了有效利用这些信息,数据挖掘和知识发现技术应运而生,并显示出强大的生命力。聚......
现实生活中,企业的兼并,高校的重组,河流的汇聚,林区的连片,植物的嫁接,电网的交融等等均展示了同类对象融为整体的组合归并现象。......
针对k-means聚类算法计算速度快的特点先对数据集进行初始聚类,为了对未标识数据进行聚类,提出了一种新的无监督入侵检测方法-划分......
由于自组织映射(Self-Organizing Feature Maps, SOM)算法和粒子群优化(Particle Swarming Optimizing, PSO)算法拥有着概念简明、......
蚂蚁等群居类昆虫被看作能解决复杂问题的分布式系统,研究者从它们的协作性能以及自组织、信息素通信、任务划分等机理中获得灵感,......
现有的K-means蚁群聚类算法,首先进行K-means聚类算法操作,快速、粗略地确定初始聚类中心,接着根据上一步获得的聚类中心再进行蚁......
介绍了一种基于无向超图的多蚁群聚类组合算法,该算法将单蚁群聚类算法的结果聚类组合成多蚁群聚类算法,用无向超图表示,结合超图......
提出一种新的基于非负矩阵分解（NMF）方法的聚类组合算法（NMFCCA）.该算法首先采用K-均值算法作为基聚类器,然后使用NMF方法从基聚类器输......
摘要:蚁群算法中参数在不同取值情况下,常常会对算法的性能和求解效率产生重大影响。该文在基于蚁群聚类组合方法的研究基础上,重......
聚类作为一种无监督的学习。能根据数据间的相似程度自动地进行分类。提出的基于交集的聚类组合新方法．借鉴了选举投票的思想。给定......
作为目前聚类分析的新兴研究热点，聚类组合方法能将两种或多种聚类方法集成起来以改善其性能。从聚类多样性和共识函数两方面综述了......
为提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法。该方法用SOM网络训练规格化的特征数......
该文着重介绍蚁群聚类组合方法的研究情况,阐述目前蚁群算法与其它算法结合产生的蚁群聚类组合方法的各个方向及其基本原理与特性,......
基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。针对蚁群聚类算法早期出现的缺点，提出一种蚁群聚类组合方法使其得以......
针对单一聚类方法远不能满足实际数据分析需求，且K—Means聚类中维数高，非度量型数据分析亟待解决的问题，提出一种基于非度量多维缩放......
Internet的迅速发展，使得Web成为人们获取信息的重要手段。如何帮助用户从Web这样海量的、动态的、半结构化的分布式环境中发现潜在......
目的:分析中医药治疗高泌乳素血症的用药规律。方法:计算机检索中国知网、万方及维普等数据库,关键词或主题词为"高催乳素血症""高......
随着科技的不断发展,聚类作为机器学习人工智能领域重要的分析技术之一,在面临日益纷繁复杂的社会和现实问题面前,传统单一的聚类......
