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一种基于SOM和PAM的聚类算法被引量：8: 1; 作者张钊王锁柱张雨《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1400-1402,共3页; 提出了一种基于自组织映射(SOM)算法和围绕中心点的划分(PAM)算法相结合的SOM-PAM聚类算法。该算法首先利用SOM算法对数据集进行“粗聚类”并得到簇数k;然后,根据簇数k再利用PAM算法对“粗聚类”结果进行聚类并得到最终聚类结果。通过... 展开更多; 关键词聚类自组织映射算法围绕中心点的划分算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SOM-DB-PAM混合聚类算法的电力客户细分被引量：6: 2; 作者胡晓雪赵嵩正吴楠《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期295-301,308,共8页; 针对电力客户具有客户数量大、存在孤立点等特点,提出一种适用于对大量电力客户进行快速聚类的SOM-DB-PAM混合聚类算法。该算法利用自组织映射神经网络训练输入数据,以获取代表输入模式且数据量远小于输入数据量的原型向量,使用围绕中... 展开更多; 关键词电力客户细分围绕中心点的划分自组织映射混合聚类算法聚类分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

Robust的分布式k中心聚类算法的研究与实现被引量：2: 3; 作者陶冶曾志勇《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期122-125,共4页; 并行处理的研究在数据挖掘中是十分必要的。在理论分析的基础上,提出在对经典串行PAM算法进行并行时应如何从局部聚类信息生成完备的全局聚类信息,据此提出了算法DPAM,在提高计算性能的同时,使聚类质量等价于相应串行PAM算法。为提高并... 展开更多; 关键词聚类围绕中心点的划分(pam)算法并行消息传递接口(MPI); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PAM聚类的工业设计方案评价共识度达成方法被引量：11: 4; 作者杨延璞顾蓉古玉锋《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1386-1393,共8页; 为提高工业设计方案评价结果的可信度,建立了评价群体共识度模型,引入围绕中心点的划分聚类算法处理设计方案评价中的"少数意见",通过形成意见簇促进评价群体对设计方案的认知沟通,以加速意见收敛。研究了围绕中心点的划分聚... 展开更多; 关键词工业设计设计方案评价共识度围绕中心点的划分聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于网格结构的快速PAM算法被引量：2: 5; 作者王世卿张书春《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第3期952-954,1005,共4页; 为提高标准PAM算法处理大数据集合的效率,提出了一种改进的快速PAM算法。该算法结合空间网格结构的概念,通过优化初始代表对象的选择、限制迭代过程中遍历的对象数量来减少标准PAM算法的运算量。实验结果表明,相对于标准PAM算法,在保证... 展开更多; 关键词聚类方法 K-中心点算法 pam算法时间复杂度数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

独立于应用的数据库聚类技术被引量：1: 6; 作者程文琛胡学钢《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期802-806,共5页; 文章提出了一种独立于应用的数据库聚类技术,是多数据库挖掘的重要步骤,处于数据准备阶段,也是分组规则合成的前提,该技术主要包括多数据库最优划分方法,该方法将数据库的属性集当作其特征。数据库最优划分方法采用非对称二元变量相似... 展开更多; 关键词非对称二元变量分裂层次聚类 k中心点法自适应模糊C-均值聚类算法最优划分; 在线阅读下载PDF 职称材料

智能制造系统可靠性与风险评估模型被引量：2: 7; 作者段春艳王佳洁 +1 位作者王皓博张文娟《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期313-322,共10页; 针对智能制造系统的可靠性与风险评估问题,提出一种基于改进失效模式与影响分析(FMEA)的智能制造系统可靠性与风险评估模型。从创新运用组合权重、逼近理想解排序法思想和模糊多准则妥协解排序法的角度对传统FMEA模型进行改进;基于逼近... 展开更多; 关键词智能制造系统失效模式与影响分析模糊多准则妥协解排序法可靠性风险评估围绕中心点划分(pam)聚类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于代表性数据的决策树集成被引量：3: 8; 作者李海芳丁周芳王立群《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第4期1241-1243,1265,共4页; 为了获得更好的决策树集成效果,在理论分析的基础上从数据的角度提出了一种基于代表性数据的决策树集成方法。该方法使用围绕中心点的划分(PAM)算法从原始训练集中提取出代表性训练集,由该代表性训练集来训练出多个决策树分类器,并由此... 展开更多; 关键词代表性数据决策树聚类围绕中心点的划分集成学习 BAGGING BOOSTING; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于SOM和PAM的聚类算法被引量：8: 1; 作者张钊王锁柱张雨; 机构首都师范大学信息工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1400-1402,共3页; 基金北京市教委科技发展计划项目(KM200610028015); 文摘提出了一种基于自组织映射(SOM)算法和围绕中心点的划分(PAM)算法相结合的SOM-PAM聚类算法。该算法首先利用SOM算法对数据集进行“粗聚类”并得到簇数k;然后,根据簇数k再利用PAM算法对“粗聚类”结果进行聚类并得到最终聚类结果。通过实验表明,SOM-PAM算法具有比SOM算法更高的聚类效率和更好的聚类质量。; 关键词聚类自组织映射算法围绕中心点的划分算法; Keywords clustering Self Organization Map （SOM） Partitioning Around Medoid （pam）; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SOM-DB-PAM混合聚类算法的电力客户细分被引量：6: 2; 作者胡晓雪赵嵩正吴楠; 机构西北工业大学管理学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期295-301,308,共8页; 基金国家教育部博士点基金资助项目(20116102110036); 文摘针对电力客户具有客户数量大、存在孤立点等特点,提出一种适用于对大量电力客户进行快速聚类的SOM-DB-PAM混合聚类算法。该算法利用自组织映射神经网络训练输入数据,以获取代表输入模式且数据量远小于输入数据量的原型向量,使用围绕中心点的切分(PAM)对该原型向量聚类并用Davies-Bouldin指标判定最优聚类个数以保证聚类效果。实验结果表明,与传统聚类算法相比,该算法具有更高的分类正确率,当客户数量较大时,能实现对客户的快速、有效聚类,并减少人为指定聚类个数的盲目性和主观性。; 关键词电力客户细分围绕中心点的划分自组织映射混合聚类算法聚类分析; Keywords power customer segmentation Partitioning Around Medoid（pam） Self-Organizing Map（SOM） hybrid clustering algorithm clustering analysis; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Robust的分布式k中心聚类算法的研究与实现被引量：2: 3; 作者陶冶曾志勇; 机构云南财经大学信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期122-125,共4页; 基金云南省自然科学基金No.2007G079M 云南省教育厅科学研究基金项目No.6Y0159D~~; 文摘并行处理的研究在数据挖掘中是十分必要的。在理论分析的基础上,提出在对经典串行PAM算法进行并行时应如何从局部聚类信息生成完备的全局聚类信息,据此提出了算法DPAM,在提高计算性能的同时,使聚类质量等价于相应串行PAM算法。为提高并行算法的执行效率,还介绍了如何减小计算结点间通信的代价。最后对提出的算法进行性能分析和实验,说明该算法是高效可行的。; 关键词聚类围绕中心点的划分(pam)算法并行消息传递接口(MPI); Keywords clustering Partitioning Around Mediods（pam） algorithm parallel Message Passing Interface （MPI）; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PAM聚类的工业设计方案评价共识度达成方法被引量：11: 4; 作者杨延璞顾蓉古玉锋; 机构长安大学工程机械学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1386-1393,共8页; 基金陕西省自然科学金资助项目(2016JQ5107 2015JA3068) +1 种基金 310825161002)~~; 文摘为提高工业设计方案评价结果的可信度,建立了评价群体共识度模型,引入围绕中心点的划分聚类算法处理设计方案评价中的"少数意见",通过形成意见簇促进评价群体对设计方案的认知沟通,以加速意见收敛。研究了围绕中心点的划分聚类原理,提出基于围绕中心点的划分聚类的工业设计方案评价共识度达成流程,以户外检测车的设计方案评价为例,验证了该方法能够在共识度不一致时,通过围绕中心点的划分聚类识别"少数意见",促进评价群体间的交流沟通,实现共识度的达成。最后,通过与K-均值算法的聚类效果比较,显示了该方法的优越性。; 关键词工业设计设计方案评价共识度围绕中心点的划分聚类; Keywords industrial design design evaluation consensus partitioning around medoids clustering; 分类号 TB472 [一般工业技术—工业设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于网格结构的快速PAM算法被引量：2: 5; 作者王世卿张书春; 机构郑州大学软件技术学院郑州大学信息工程学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第3期952-954,1005,共4页; 文摘为提高标准PAM算法处理大数据集合的效率,提出了一种改进的快速PAM算法。该算法结合空间网格结构的概念,通过优化初始代表对象的选择、限制迭代过程中遍历的对象数量来减少标准PAM算法的运算量。实验结果表明,相对于标准PAM算法,在保证聚类结果准确性的前提下,快速PAM算法可节省85%左右的执行时间,有效地改善了原算法的性能。; 关键词聚类方法 K-中心点算法 pam算法时间复杂度数据挖掘; Keywords clustering methods K-medoids algorithm pam algorithm computation complexity data mining; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名独立于应用的数据库聚类技术被引量：1: 6; 作者程文琛胡学钢; 机构合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期802-806,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60975034); 文摘文章提出了一种独立于应用的数据库聚类技术,是多数据库挖掘的重要步骤,处于数据准备阶段,也是分组规则合成的前提,该技术主要包括多数据库最优划分方法,该方法将数据库的属性集当作其特征。数据库最优划分方法采用非对称二元变量相似度计算方法得到数据库间相似度,利用分裂层次聚类法对数据库进行完全划分,然后借鉴k中心点方法提出最大树方法选出对应簇中心,最后利用自适应模糊C-均值聚类方法的评价函数获得最优划分。; 关键词非对称二元变量分裂层次聚类 k中心点法自适应模糊C-均值聚类算法最优划分; Keywords asymmetric binary variable divisive hierarchical clustering k-medoids adaptive fuzzy C- means clustering（AFCMC） best partition; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名智能制造系统可靠性与风险评估模型被引量：2: 7; 作者段春艳王佳洁王皓博张文娟; 机构同济大学机械与能源工程学院; 出处《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期313-322,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(72171170) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(22120210535) 上海市浦江人才计划资助(20PJ1413700)。; 文摘针对智能制造系统的可靠性与风险评估问题,提出一种基于改进失效模式与影响分析(FMEA)的智能制造系统可靠性与风险评估模型。从创新运用组合权重、逼近理想解排序法思想和模糊多准则妥协解排序法的角度对传统FMEA模型进行改进;基于逼近理想解排序法思想得到专家权重,减少了专家团队对失效模式风险因子分析过程中的个体差异;使用模糊层次分析法和熵权法分别计算风险因子的主观和客观权重,减少了风险因子确定的主观性。最后,运用围绕中心点划分(PAM)聚类算法对改进模型得到的结果进行分析,并应用于智能制造系统风险评估中,确定了智能制造系统中各失效模式的重要程度,通过比较分析验证了改进模型的有效性。; 关键词智能制造系统失效模式与影响分析模糊多准则妥协解排序法可靠性风险评估围绕中心点划分(pam)聚类算法; Keywords intelligent manufacturing systems failure modes and effects analysis fuzzy vlsekriterijumska optimizacija i kompromisno resenje reliability risk evaluation partition around medoids(pam)clustering algorithm; 分类号 F27 [经济管理—企业管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于代表性数据的决策树集成被引量：3: 8; 作者李海芳丁周芳王立群; 机构太原理工大学计算机与软件学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第4期1241-1243,1265,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60773004) 山西省自然科学基金资助项目(2006011030 2007011050); 文摘为了获得更好的决策树集成效果,在理论分析的基础上从数据的角度提出了一种基于代表性数据的决策树集成方法。该方法使用围绕中心点的划分(PAM)算法从原始训练集中提取出代表性训练集,由该代表性训练集来训练出多个决策树分类器,并由此建立决策树集成模型。该方法能选取尽可能少的代表性数据来训练出尽可能好的决策树集成模型。实验结果表明,该方法使用更少的代表性数据能获得比Bagging和Boosting还要高的决策树集成精度。; 关键词代表性数据决策树聚类围绕中心点的划分集成学习 BAGGING BOOSTING; Keywords representative data decision tree cluster pam ensemble learning Bagging Boosting; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于SOM和PAM的聚类算法	张钊王锁柱张雨	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2007	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于SOM-DB-PAM混合聚类算法的电力客户细分	胡晓雪赵嵩正吴楠	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2015	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	Robust的分布式k中心聚类算法的研究与实现	陶冶曾志勇	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于PAM聚类的工业设计方案评价共识度达成方法	杨延璞顾蓉古玉锋	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2017	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于网格结构的快速PAM算法	王世卿张书春	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	独立于应用的数据库聚类技术	程文琛胡学钢	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	智能制造系统可靠性与风险评估模型	段春艳王佳洁王皓博张文娟	《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于代表性数据的决策树集成	李海芳丁周芳王立群	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2009	3	在线阅读下载PDF 职称材料