轮廓系数相关论文
针对当前电力大数据背景下用户用电行为分析对尖峰负荷特性挖掘不足的问题，提出一种考虑尖峰负荷特性指标的用户用电行为分析方法。......
鉴于手写识别在当今社会的重要性，文章利用加州大学的开放数据集“数据库标题：手写数字的光学识别”进行前瞻性分析，希望为以后的研究......
阐述在传统K-means聚类算法的基础上，改进RFM模型，引入轮廓系数改进K-means聚类算法，检验其可行性，最后对方法进行实证检验，对细分后的......
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线损是衡量供电企业经营状况的重要指标。利用海量历史数据构建台区线损合理性分析模型,将台区划分为多个类别,在此基础上构建并应......
数据挖掘是通过机器学习、模式识别和数理统计等方法获取有用信息的一种重要技术手段,可以广泛应用于社交网络、医疗和市场分析等......
为了解决传统峰谷时段划分方法因只选取单一典型日而无法在较长时间范围内适用的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(long short......
在新型冠状病毒感染肺炎疫情对我国电力市场造成巨大冲击的宏观背景下,为进一步提升我国供电企业营销服务资源配置效能,最大化撬动......
随着科技的不断发展,网络技术和数据库技术得到广泛的应用,企业存储的数据量也急剧上升。虽然企业拥有着大量的客户数据,但却无法......
为了还原动态背景像素值的真实分布,本文提出了基于最优k均值聚类的时空背景模型.首先采集每个像素点不同时刻的相邻像素信息,然后......
模糊C均值(FCM)聚类算法无法识别非凸数据,算法中基于欧式距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性特征而忽略了全局一致性......
针对短消息文本聚类,设计基于频繁词集和Ant-Tree的混合聚类方法。该算法利用基于频繁词集聚类算法处理文本数据的效率优势,生成初......
针对k-means算法事先必须获知聚类数目以及难以确定初始中心的缺点,提出了一种改进的k-means聚类算法.首先引入轮廓系数的概念,通......
药用铝塑包装片是犯罪现场勘查过程中常见的物证,研究建立一种准确检验药用铝塑包装片种类的方法,可为法庭科学领域现场物证检验提......
地铁转向架轮对组成是影响列车安全运行的关键部件,由于其故障频次高、维修难度大,因此在设计时考虑其维修性至关重要。在对维修工......
随着数据维度的增加,传统聚类算法会出现聚类性能差的现象.SubKMeans是一种功能强大的子空间聚类算法,旨在为K-Means类算法搜索出......
为解决连续属性值的离散化问题,提出了一种改进的自组织映射(SOM)聚类离散化算法,该算法利用SOM实现初始聚类,界定聚类上限;之后以......
研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵.在聚类算法上,目前的聚类算法只适......
为确定城市轨道交通工程施工事故的主要类型,并探究全过程的各种风险因素。针对城市轨道交通工程施工安全事故,提出了基于K-means......
为消除专家经验的主观性、避免依赖轨迹特征并且减轻实验调参的负担,提出一种基于轮廓系数的参数无关聚类分析(PICBASIC)算法。首......
提出一种改进的DBscan聚类算法.该算法的改进基于以下两点:(1)针对DBscan算法核心点随机选取导致计算量大的缺点,提出选取距离最远......
为了提高网络行为聚类的准确性和有效性,提出了一种用于分析网络行为的改进K均值算法.算法首先计算K类中心的轮廓系数,以及各类数......
在采用改进k-means对未知二进制协议聚类的基础上,引入调整互信息和轮廓系数两种参数,分别对聚类的簇内聚类效果和整体聚类效果进......
针对台区居民的日负荷曲线,采用两步法进行聚类分析。结合聚类评价指标轮廓系数,提出了一种基于用电负荷的有效的居民用户分类方法......
开展耕地科学分区对于耕地管理利用、种养结合、耕地集约化等方面具有重要的现实意义。本文基于CURE、K-medoid、Single link和BIR......
文章提出了一种热门微博分类的新思路,通过对热门微博的转发用户进行聚类分析,并根据不同的用户聚集状态来区分不同种类的热门微博......
GPS的高采样率使轨迹的数据规模巨大,在实际应用中难以处理,需要依赖轨迹简化算法对原始数据进行压缩。针对此问题,提出了一种新的......
交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码......
采用K-means聚类分区,Sen’s斜率估计,Kendall-Tau非参数检验等方法,分析和讨论了近半个世纪(1960-2015年)我国西北地区不同区域的......
综合考虑标记内和标记间的聚类结果对多目标学习径向基神经网络算法(RBF Neural Networks for Multi-Label Learning,ML-RBF)的影......
针对传统K-Means聚类算法的不足,提出一种新的对孤立点不敏感的K-Means聚类算法。首先,采用孤立点移除算法消除数据集中存在的孤立......
混合式教学的普及使得电子作业成为一种评价学生学习效果的重要数据来源,利用机器学习对电子作业进行建模是对学生学习预警的一种......
短文本由于词频过低,使用常规的聚类算法如K-means效果不理想,难得到可接受的准确度。而最近结合使用生物启发及聚类内部有效性测......
物联网监测点相邻关系判定是实现物联网监测异常数据审核时需要解决的一个重要问题。为了克服传统的基于行政区域或地理位置直接指......
提出一种新的数据分类方法,K-均值聚类分组支持向量机(CG-SVM)方法,在不删减任何样本信息的情况下,该方法使用轮廓系数作为类分离......
传统的H-K聚类算法将层次聚类算法和k-means聚类算法有机结合起来,从而使得H-K聚类算法具有单个聚类算法所不具有的诸多优点。为了......
传统聚类算法在进行负荷曲线聚类时,存在不易选取初始聚类中心、需人为确定最佳聚类数、收敛速度慢等问题,并且当负荷数据中含有较......
根据实际的统计数据对广东省22个地级市的经济进行分类,采用轮廓系数法选取最优聚类个数,再根据K-means聚类算法将各城市分为4类,......
传统输变电设备故障诊断方法具有易受专家意见主观影响以及模型固化的缺点。为此,提出了基于大数据挖掘技术的设备故障诊断方法,介......
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......
针对恒定调度模型分布式电源选址定容的配置方案实用性差的缺陷，考虑分布式电源（DG：Distributed Generation）出力和负荷需求的时序性与......
提出了一种基于高斯映射的K均值方法,先对目标点进行k近邻搜索,再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射......
随着国际互联网和企业内部互联网的飞速发展,各种电子文本数据的数量急剧增加,如何快速有效的获取、管理和使用这些文本数据,已经......
通过对国内外聚类算法的研究情况分析可知,以往的聚类算法还存在诸多问题。传统的层次聚类算法需要提前设定算法结束参数,决策过程......
分析几种主要线损计算方法优缺点及线损分析中数据挖掘算法应用,提出基于线损时域特征指标和改进K-means算法的馈线线损计算方法。......
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提出了一种改进的K均值文本聚类算法。该算法的改进基于以下两点:1)基于簇密度与文本间距离选取初始簇中心,引入置信半径来得到簇......
针对聚类结果进行有效性研究的方法有多种。通过对多种不同聚类有效性分析方法的比较,提出了一种新的基于轮廓系数的聚类有效性分......
针对热点区域的目标航迹预测问题,提出了-种基于反向传播（BP）神经网络的空中目标航迹预测模型.首先,采用基于轮廓系数的自适应K-mean......
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