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基于改进AP聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法 被引量:1
1
作者 苏华英 林晨 +3 位作者 张俨 王融融 程春田 张俊涛 《广东电力》 北大核心 2025年第3期8-17,共10页
为提高新能源超短期出力预测的准确性,充分考虑电源的时空互补特性和关键气象信息,提出基于改进近邻传播(affinity propagation,AP)聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法。首先,建立电站之间互补性的评价指标,并计算... 为提高新能源超短期出力预测的准确性,充分考虑电源的时空互补特性和关键气象信息,提出基于改进近邻传播(affinity propagation,AP)聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法。首先,建立电站之间互补性的评价指标,并计算统计区域电站的互补性矩阵,利用改进AP聚类算法对区域电站进行空间聚类;然后,引入时序和特征2个维度的注意力机制,捕捉汇聚区的关键气象特征;最后,以此为基础建立基于双向长短期记忆网络的新能源出力超短期预测模型。实际数据验证所提预测方法相比于区域整体预测及传统AP聚类预测具有更高的精度。同时,与传统相关系数方法对比表明,融合注意力机制的预测模型更能有效捕捉汇聚区的气象特征。 展开更多
关键词 新能源出力 超短期预测 近邻传播聚类 双向长短期记忆 注意力机制
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基于AP聚类算法的充电站/光伏电站一体化规划方法 被引量:3
2
作者 陈泫光 刘俊勇 +2 位作者 李林果 梅亦蕾 籍雁南 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1371-1380,共10页
文章基于熵权法构建光伏出力特性指标权重,利用AP聚类算法生成典型场景。同时,计入电动汽车负荷时空分布特性及需求响应能力,建立了负荷联动时空响应模型。基于分时电价与光伏典型场景出力,优化电动汽车充电时序及空间布局,满足充电站... 文章基于熵权法构建光伏出力特性指标权重,利用AP聚类算法生成典型场景。同时,计入电动汽车负荷时空分布特性及需求响应能力,建立了负荷联动时空响应模型。基于分时电价与光伏典型场景出力,优化电动汽车充电时序及空间布局,满足充电站距离约束、系统网络约束等前提下,提出了以充电站年总成本最小、用户满意度指标最优的充电站/光伏电站一体化规划方法。最后,通过算例仿真,基于对各个场景下经济性与满意度等指标的权衡考量,求得了充电站/光伏电站一体化规划方案。 展开更多
关键词 充电站规划 电动汽车 ap聚类 用户满意度
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基于AP-WOA-GRU的分布式光伏集群电压越限动态预测 被引量:5
3
作者 韩雨 郭成 +1 位作者 方正云 陈凤仙 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第4期118-126,共9页
针对整县光伏背景下规模化分布式光伏接入配电网导致的电压波动问题,提出了一种基于近邻传播聚类(affinity propagation,AP)与鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的分布式光伏集群... 针对整县光伏背景下规模化分布式光伏接入配电网导致的电压波动问题,提出了一种基于近邻传播聚类(affinity propagation,AP)与鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的分布式光伏集群电压越限预测方法。首先,在考虑分布式光伏地理坐标气象特征的基础上,添加基于配电网节点负荷密度因素的位置特征,采用近邻传播聚类方法,在不指定聚类数目的情况下划分具有近似气象特征和地理位置特征的分布式光伏集群,提高模型训练效果及适应性;然后,采用鲸鱼优化算法全局搜索GRU模型的最优训练参数,进一步提高模型的训练速度和预测精度;最后,利用WOA-GRU组合模型实现配电网节点电压与环境温度、光照强度的关联匹配,进而实现区域配电网电压波动及电压越限情况的整体预测。实验证明:所提出的方法能够有效提高预测精度及训练速度,强化预测模型的适应能力,具有较好的经济性和实用性。 展开更多
关键词 电压越限 分布式光伏 鲸鱼优化算法 门控循环单元 近邻传播聚类
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基于LMD基本尺度熵的AP聚类滚动轴承故障诊断 被引量:14
4
作者 许凡 方彦军 +1 位作者 张荣 冯海波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第6期1732-1736,共5页
针对滚动轴承聚类故障聚类模式识别方法中需要预先设定聚类数目问题,提出了一种基于局部均值分解(local mean decompoeiton,LMD)与基本尺度熵(base scale entropy,BSE)的相邻传播(affinity propagation,AP)滚动轴承聚类故障诊断方法。... 针对滚动轴承聚类故障聚类模式识别方法中需要预先设定聚类数目问题,提出了一种基于局部均值分解(local mean decompoeiton,LMD)与基本尺度熵(base scale entropy,BSE)的相邻传播(affinity propagation,AP)滚动轴承聚类故障诊断方法。该方法首先使用LMD模型将滚动轴承的不同状态振动信号分解为若干乘积函数(production function,PF);其次使用BSE计算前三个PF的熵值(BSE1-BSE3),并将其作为AP的输入进行滚动轴承的故障模式识别。最后实验结果表明,在不需要划分聚类中心个数的前提条件下AP聚类模型对滚动轴承的故障划分效果较好。 展开更多
关键词 局部均值分解 基本尺度熵 滚动轴承 故障诊断 ap聚类算法
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基于改进属性约简的细粒度并行AP聚类算法 被引量:7
5
作者 朱红 丁世飞 许新征 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2638-2644,共7页
Affinity Propagation(AP)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类.与传统聚类方法相比,对于规模很大的数据集,AP是一种快速、有效的聚类方法.正是这样,属性约简对于AP算法非常重要.另外,在... Affinity Propagation(AP)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类.与传统聚类方法相比,对于规模很大的数据集,AP是一种快速、有效的聚类方法.正是这样,属性约简对于AP算法非常重要.另外,在大规模并行系统的设计中,细粒度并行是实现高性能的基本策略.提出了一种基于改进属性约简的细粒度并行AP聚类算法(IRPAP),将粒度思想引入到并行计算中.首先分析了并行计算中的粒度原理.然后用改进的属性约简算法对数据集预处理.此算法并行计算并选择差别矩阵元素,降低了时间空间复杂度,最后用AP算法聚类.整个IRPAP算法将任务划分到多个线程同时处理.实验证明,对于大规模数据集的聚类,IRPAP算法比AP算法效率更高. 展开更多
关键词 属性约简 细粒度 并行计算 ap算法 聚类
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一种用于公交站点聚类的AP算法 被引量:4
6
作者 胡继华 程智锋 詹承志 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期223-225,232,共4页
针对公交站点全球定位系统数据采集过程中定位精度较低的问题,提出一种用于公交站点聚类的AP算法。AP算法以相似度矩阵为基础,根据聚类对象自动进行分类判断,依靠2点之间消息传递迭代更新得到最佳的聚类结果。针对公交站点数据特征选择... 针对公交站点全球定位系统数据采集过程中定位精度较低的问题,提出一种用于公交站点聚类的AP算法。AP算法以相似度矩阵为基础,根据聚类对象自动进行分类判断,依靠2点之间消息传递迭代更新得到最佳的聚类结果。针对公交站点数据特征选择参考度,提出个数控制和距离控制的改进方法。实验结果表明,该算法能够准确得到公交站点聚类个数,有效排除噪声点,执行效率满足要求。 展开更多
关键词 聚类 ap算法 相似度矩阵 消息传递
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合成孔径雷达原始数据压缩AP算法幅相比特分配研究 被引量:2
7
作者 张文超 王岩飞 潘志刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期1007-1010,共4页
该文研究合成孔径雷达原始数据压缩AP算法,由非正态信源率失真不等式下界结合拉格朗日乘子法推导了幅相比特分配的微分熵公式,指出幅度微分熵和相位微分熵决定了幅相比特分配。进一步研究了相位的均匀分布特性和幅度的瑞利分布特性,由... 该文研究合成孔径雷达原始数据压缩AP算法,由非正态信源率失真不等式下界结合拉格朗日乘子法推导了幅相比特分配的微分熵公式,指出幅度微分熵和相位微分熵决定了幅相比特分配。进一步研究了相位的均匀分布特性和幅度的瑞利分布特性,由连续信源微分熵定义推导了幅相比特分配的幅度均值公式,指出幅度均值是决定幅相比特分配的唯一因素。根据统计直方图和概率密度之间的关系,给出了更为一般情况下的幅度相位微分熵计算公式。两种幅相比特分配方案各有优点,都可以实现幅度相位比特的自动分配。真实数据实验证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 原始数据压缩 ap算法 微分熵 比特分配
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基于初始偏向度的AP算法聚类性能优化研究 被引量:2
8
作者 赵延龙 滑楠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期372-374,399,共4页
在对AP算法仿真研究过程中发现,样本数据点作为类代表点的初始偏向度取值,与算法最终聚类性能有着密切的联系。针对两者之间的数量关系展开深入研究,通过建立初始偏向度多重单目标优化模型,限定算法花费时长在可设定的范围内,确定初始... 在对AP算法仿真研究过程中发现,样本数据点作为类代表点的初始偏向度取值,与算法最终聚类性能有着密切的联系。针对两者之间的数量关系展开深入研究,通过建立初始偏向度多重单目标优化模型,限定算法花费时长在可设定的范围内,确定初始偏向度最优取值,使得算法聚类准确率取得最优,同时花费时长相对较小。实验结果表明,对于三种经典的标准数据集4k2-far、wine和iris,优化后的AP算法与优化前相比,在降低花费时长的同时提高了聚类准确率,从而有效提高算法的聚类性能。 展开更多
关键词 ap算法 初始偏向度 多重单目标优化 聚类性能
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基于Duffing系统与APES算法的DFIG定子匝间故障检测新方法 被引量:10
9
作者 许伯强 郑泽慧 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期103-108,共6页
简要介绍了Duffing振子信号检测和幅度相位估计(APES)算法的原理,提出将Duffing振子信号检测与APES算法相结合的双馈感应风力发电机(DFIG)定子匝间故障检测新方法。利用Duffing振子参数敏感性及对背景噪声的强免疫性,根据相轨迹图变化... 简要介绍了Duffing振子信号检测和幅度相位估计(APES)算法的原理,提出将Duffing振子信号检测与APES算法相结合的双馈感应风力发电机(DFIG)定子匝间故障检测新方法。利用Duffing振子参数敏感性及对背景噪声的强免疫性,根据相轨迹图变化判断是否存在待测故障特征,在此基础上结合APES算法确定故障特征的振幅,弥补了Duffing振子无法提供准确幅值的不足。仿真结果证明了所提方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 双馈感应风力发电机 定子绕组匝间短路 DUFFING振子 apES算法 故障检测
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合成孔径雷达原始数据AP-TCQ压缩算法 被引量:1
10
作者 张文超 王岩飞 潘志刚 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第1期89-94,共6页
研究了合成孔径雷达原始数据幅相压缩算法(Amplitude and Phase,AP)和网格编码量化(Trellis codedquantization,TCQ),提出了合成孔径雷达原始数据AP-TCQ压缩算法。将I,Q两路原始数据转化为极坐标下相同大小的幅度-相位数据,根据率失真... 研究了合成孔径雷达原始数据幅相压缩算法(Amplitude and Phase,AP)和网格编码量化(Trellis codedquantization,TCQ),提出了合成孔径雷达原始数据AP-TCQ压缩算法。将I,Q两路原始数据转化为极坐标下相同大小的幅度-相位数据,根据率失真不等式由拉格朗日乘子法推导了基于幅度微分熵和相位微分熵的最优比特分配公式,然后用对应的比特数分别进行幅度和相位的网格编码量化。文中还探讨了TCQ码书的构成对AP-TCQ压缩算法性能的影响,通过理论分析和实验结果比较指出:幅度数据采用瑞利分布Lloyd-Max码书进行TCQ量化(Rayleigh trellis coded quantization,RTCQ),相位数据采用均匀分布Lloyd-Max码书进行TCQ量化(Uniform trellis coded quantization,UTCQ),具有最佳的量化性能。与I,Q两路原始数据采用TCQ算法和已有的AP算法相比,该方法能够很好地保留原始数据的相位信息,且能够实现幅度相位压缩量化比特自动分配,具有更好的压缩性能。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 原始数据压缩 比特分配 网格编码量化 ap算法
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基于AP的Volterra级数自适应多重回归及其多步预测应用 被引量:1
11
作者 姜学鹏 洪贝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2562-2565,共4页
为解决时间序列多步预测的高效率、高精度问题,提出一种基于Volterra级数的多重回归仿射投影自适应算法。应用虚假最临近点法算法选择最优嵌入维数,优化模型初始参数。以系统Volterra核向量增量的模与某约束总和为损失函数,按照最陡下... 为解决时间序列多步预测的高效率、高精度问题,提出一种基于Volterra级数的多重回归仿射投影自适应算法。应用虚假最临近点法算法选择最优嵌入维数,优化模型初始参数。以系统Volterra核向量增量的模与某约束总和为损失函数,按照最陡下降原理导出各阶Volterra核更新公式,再利用矩阵求逆引理递推求取各阶Volterra子系统自相关逆矩阵导出算法,从而实现了对多输入多输出数据样本的建模,采用该模型对Henon映射产生的时间序列进行多步预测实验,结果表明可以对该时间序列进行准确建模和预测,证明了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 时间序列分析 多重回归 仿射投影算法 VOLTERRA级数 多步预测 虚假最临近点法 false nearest NEIGHBORS (FNN)
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基于AOG的战场情况事件模型和AP聚类算法 被引量:1
12
作者 陈行军 张晓盼 山梦杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第12期2336-2342,共7页
在不断收集累积海战场信息的过程中,由于缺乏统一的战场事件模型支持,所得到的部分信息只以文字形式表达,无法快速直观地把握战场信息,也无法研究事件内部及事件之间的关系。针对上述问题,研究了海战场时空事件的与或图(AOG)模型,基于... 在不断收集累积海战场信息的过程中,由于缺乏统一的战场事件模型支持,所得到的部分信息只以文字形式表达,无法快速直观地把握战场信息,也无法研究事件内部及事件之间的关系。针对上述问题,研究了海战场时空事件的与或图(AOG)模型,基于反向传播过程建立了事件整体亲和度计算规则,并利用仿射传播(AP)聚类算法实现了非对称亲和度下的事件聚类。研究结果表明,AOG模型可直观地表示海战场时空事件,清晰地把握事件涉及的实体、时空以及事件内部各要素之间的关系。在AOG模型的基础上,使用AP聚类算法能够根据事件之间的亲和度对事件进行有效聚类。 展开更多
关键词 战场情况 事件 AOG ap聚类算法
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一种迭代加权更新的带加速算子的半监督AP聚类算法 被引量:1
13
作者 韩义波 韩璞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第2期376-378,共3页
为了提高AP算法的数据集分类准确度和收敛速度,提出一种基于改进AP算法的迭代加权更新的带加速算子的半监督AP聚类算法(AP-SSM)。该算法采用带约束的标签映射的方法对样本所属子簇进行分类,在采用传统AP聚类算法上引入了迭代加权更新方... 为了提高AP算法的数据集分类准确度和收敛速度,提出一种基于改进AP算法的迭代加权更新的带加速算子的半监督AP聚类算法(AP-SSM)。该算法采用带约束的标签映射的方法对样本所属子簇进行分类,在采用传统AP聚类算法上引入了迭代加权更新方法来吸引度参数和适选度参数,并在算法聚类过程中引入了加速因子,考虑到了子簇自身数据中心和权重值的加速因子可以提高聚类精度和算法收敛性能。仿真实验结果表明,AP-SSM算法相比AP、AP-VSM、SAP算法,在数据集分类准确度和算法运行速度上具有更好的效果。 展开更多
关键词 ap聚类算法 带约束标签映射 加速因子 迭代加权更新
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基于AP聚类的分簇网络拓扑控制算法 被引量:3
14
作者 宋玲 宋琦东 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第6期2227-2234,共8页
针对无线传感器网络LEACH协议分簇过程中存在的簇头节点分布不均匀、选取时未考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于近邻传播聚类的自适应双选分簇网络拓扑控制算法(ADSAP)。ADSAP在参考AP聚类算法中聚类中心的选举策略的同时引入参考... 针对无线传感器网络LEACH协议分簇过程中存在的簇头节点分布不均匀、选取时未考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于近邻传播聚类的自适应双选分簇网络拓扑控制算法(ADSAP)。ADSAP在参考AP聚类算法中聚类中心的选举策略的同时引入参考节点概念,能够根据当前参考节点的状态选择性的使用基于AP聚类的分簇策略或基于参考节点的分簇策略。两种分簇策略综合考虑了无线传感器网络中各个节点的剩余能量以及节点与汇聚节点间距离因素,能够在获取分布较为均匀的簇头节点的同时避免出现自身剩余能量较低的节点当选簇头节点的情况出现。仿真结果表明:基于ADSAP分簇算法的LEACH协议(ADSAPLEACH)相比于原LEACH协议分簇算法能够使簇头分布更加均匀、簇头选举更为合理、网络能耗更加均衡,有效延长了整个传感器网络的寿命。 展开更多
关键词 LEACH ap聚类算法 参考节点 分簇策略
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802.11无线局域网中AP放置与信道配置的联合算法 被引量:3
15
作者 凌翔 阳坤 吴诗其 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期957-961,共5页
在多小区无线局域网规划中,接入访问点(AP)放置与信道配置是两个重要的任务。在给定用户业务需求的条件下,谋求最大系统吞吐率和资源分配的公平性是网络规划的目标,其中公平性由吞吐率均衡因子表征。在传统的规划策略中,AP放置与信道配... 在多小区无线局域网规划中,接入访问点(AP)放置与信道配置是两个重要的任务。在给定用户业务需求的条件下,谋求最大系统吞吐率和资源分配的公平性是网络规划的目标,其中公平性由吞吐率均衡因子表征。在传统的规划策略中,AP放置与信道配置被分割为两个先后的步骤;而该文提出的目标函数则将这两个问题联合解决以得到更好的系统性能。当采用全局遍历时,对目标函数寻求全局最优解计算量庞大;因此该文又提出了一种有效的局部最优解搜索算法——补丁算法,此算法计算量小,同时能较好地逼近全局最优解。 展开更多
关键词 无线局域网 IEEE 802.11 ap放置 信道配置 补丁算法
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卫星转动条件下APS星敏感器星像目标中心提取精度分析 被引量:3
16
作者 李晓 赵宏 《空间控制技术与应用》 2009年第4期11-16,共6页
目前对星敏感器星像定位的研究多限于静态情况,而卫星转动过程中,在曝光期间星像在像平面不断移动,从而影响星像定位的精度,重点分析动态情况下APS星敏感器星像目标中心的提取精度.首先分析采用质心法计算星像目标中心的误差源,提出动... 目前对星敏感器星像定位的研究多限于静态情况,而卫星转动过程中,在曝光期间星像在像平面不断移动,从而影响星像定位的精度,重点分析动态情况下APS星敏感器星像目标中心的提取精度.首先分析采用质心法计算星像目标中心的误差源,提出动态精度的估计方法,并推导相应的计算公式;进而以给定的APS星敏感器参数为基础,研究了计算窗口、曝光时间等精度影响因素的选择方法;最后通过仿真进行了验证. 展开更多
关键词 动态精度 星像目标中心 apS星敏感器 质心法
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AP数据源融合算法构建基因调控网络
17
作者 郑明 刘桂霞 卓慕瑰 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2019年第5期1214-1218,共5页
针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题,提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法.该算法将基因表达数据、蛋白质相互作用数据和基序数据集,分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基... 针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题,提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法.该算法将基因表达数据、蛋白质相互作用数据和基序数据集,分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络,并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比.对比结果表明,该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、收敛性更强. 展开更多
关键词 ap算法 数据源融合 基因调控网络 全基因组关联
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AP聚类算法求解植入(l,d)模体识别问题
18
作者 陈昆 张小骏 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2015年第3期110-114,共5页
模体识别是运用计算机算法寻找一系列功能相近且形式相似的DNA序列片段,从而找出生物信息学中控制基因表达调控机制的转录因子结合位点,将这种问题转化为AP聚类算法可处理的模型,然后用AP聚类得到稳定的候选模体聚类,最终利用贪心算法... 模体识别是运用计算机算法寻找一系列功能相近且形式相似的DNA序列片段,从而找出生物信息学中控制基因表达调控机制的转录因子结合位点,将这种问题转化为AP聚类算法可处理的模型,然后用AP聚类得到稳定的候选模体聚类,最终利用贪心算法对问题进行求精,得出一组候选模体集,利用相对熵测度对候选模体集合进行评价并且择优输出,从而构造出一种新的模体识别算法.实验结果分别从模拟数据和真实数据证明了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 基因转录 模体识别 ap聚类算法
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基于K-AP算法的高光谱图像波段选择方法 被引量:2
19
作者 李特权 杨志景 +1 位作者 凌永权 蔡念 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期201-206,共6页
在高光谱图像分析领域中,波段选择是一种能有效减少高光谱图像维度的方法。K类仿射传播算法是一种高效的聚类算法,已成功地应用于人脸识别和数据分析等领域,但在高光谱图像分析领域还少有成功的应用。提出将K-AP算法应用于高光谱图像波... 在高光谱图像分析领域中,波段选择是一种能有效减少高光谱图像维度的方法。K类仿射传播算法是一种高效的聚类算法,已成功地应用于人脸识别和数据分析等领域,但在高光谱图像分析领域还少有成功的应用。提出将K-AP算法应用于高光谱图像波段选择,对高光谱图像进行有效的数据压缩。针对K-AP算法的特点,基于KullbackLeibler散度定义了新的相似度矩阵,对波段进行度量,再使用K-AP算法进行聚类,选择最有代表性的波段。实验结果表明,与常用的波段选择方法相比,所提出的方法有更好的表现。 展开更多
关键词 高光谱图像 波段选择 K-ap算法
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一种AP算法的改进:M-AP聚类算法 被引量:17
20
作者 甘月松 陈秀宏 陈晓晖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期232-235,267,共5页
Affinity Propagation(AP)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类。与传统聚类方法相比,对于大规模数据集,AP是一种快速、有效的聚类方法。但是AP算法在聚类结构复杂的(非团状)数据集上得... Affinity Propagation(AP)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类。与传统聚类方法相比,对于大规模数据集,AP是一种快速、有效的聚类方法。但是AP算法在聚类结构复杂的(非团状)数据集上得到的效果并不是很好。因此,在AP的基础上加入一个merge过程,将AP算法改进为MAP算法,可以有效地解决这种问题。而当样本数目比较大时,将CVM压缩算法融入其中,可以有效地解决大样本问题。 展开更多
关键词 聚类 AFFINITY propagation(ap算法) M-ap 合并过程 CVM压缩
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