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基于自组织映射优化k均值聚类合成少数类算法及应用
1
作者 罗博炜 谭家驹 冯纪强 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期679-689,共11页
针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特... 针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特征,将高维数据有效地映射至低维空间。在此基础上,结合k-Means算法进行数据聚类,以识别少数类样本的潜在群集,从而更准确地确定过采样的焦点区域。最后运用SMOTE技术对这些焦点区域进行过采样,增加少数类样本数量的同时保持数据的原始特征分布,从而减少过拟合的风险。在Bank marketing、Credit_Fraud等多个经典的真实金融数据集上的实验证明,该方法能够通过增加聚类稳定性来提升传统过采样算法的质量,在提升模型性能的同时降低算法复杂度。 展开更多
关键词 自组织映射神经网络 算法 k均值合成少数过采样方法 信贷违约预警
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分层自组织耦合振荡聚类方法
2
作者 闫德勤 迟忠先 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第6期139-140,共2页
A self-organization of pulse-coupled oscdlators for clustering method is studied and the defectiveness of the method is analyzed. With modification to the method a new clustering method is presented. Experiments indic... A self-organization of pulse-coupled oscdlators for clustering method is studied and the defectiveness of the method is analyzed. With modification to the method a new clustering method is presented. Experiments indicate the modified method is effective. 展开更多
关键词 自组织耦合振荡聚类算法 分层算法 矩阵 SOON算法
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基于聚类集成的地下空间地质环境质量三维评价 被引量:1
3
作者 熊芸莹 李晓晖 +3 位作者 袁峰 卢志堂 吴少元 窦帆帆 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期78-84,91,共8页
城市地下空间开发利用是解决城市土地资源紧缺的重要手段,地下空间地质环境质量评价是地下空间合理安全利用和降低开发风险的前提和保障。为了降低评价过程中的主观性和评价结果中多种评价指标交叉交融的不确定性,文章基于三维地质模型... 城市地下空间开发利用是解决城市土地资源紧缺的重要手段,地下空间地质环境质量评价是地下空间合理安全利用和降低开发风险的前提和保障。为了降低评价过程中的主观性和评价结果中多种评价指标交叉交融的不确定性,文章基于三维地质模型,采用多种聚类模型的聚类集成算法对地下空间地质环境质量进行评价。利用K-means、高斯混合模型、自组织神经网络等聚类模型计算结果,结合重标记法的聚类集成算法实现地质环境质量评价。以厦门市某区为例,基于三维评价指标信息,利用上述分析方法进行评价,并与层次分析法结合多级指数叠加法评价结果进行对比分析。结果表明,基于聚类集成的评价方法能够有效应用于地下空间地质环境质量三维分类及评价研究,相关评价结果可以更客观地为地下空间的安全合理开发提供支持和保障,更好地服务于城市地下空间的建设规划和可持续发展。 展开更多
关键词 地下空间 自组织神经网络 K-MEANS算法 高斯混合模型 集成 三维
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基于自组织聚类的结构化P2P语义路由改进算法 被引量:17
4
作者 刘业 杨鹏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期339-348,共10页
结构化P2P网络是构建于物理网络拓扑之上的一层Overlay网络,两层之间的唯一联系是Hash散列函数,这种Hash关系使得节点的逻辑ID号与物理位置之间不存在任何联系.从分析Hash散列函数的性质入手,归纳出目的节点、传统(chord)语义路由中继... 结构化P2P网络是构建于物理网络拓扑之上的一层Overlay网络,两层之间的唯一联系是Hash散列函数,这种Hash关系使得节点的逻辑ID号与物理位置之间不存在任何联系.从分析Hash散列函数的性质入手,归纳出目的节点、传统(chord)语义路由中继节点序列、聚类邻居节点集三者之间的逻辑关联特性,并将其应用于所提出的基于自组织聚类的语义路由改进算法SCSRAA(self-organizingclusteringsemanticroutingadvancedalgorithm)中,从而达到提高语义路由效率的研究目的.针对自组织模式下聚类节点仅存在局部视图的特性,详细讨论了聚类算法及节点获取其他节点物理位置信息的各种规则,给出了SCSRAA路由算法详尽的描述及理论分析.仿真实验表明,该算法具有较强的语义路由效率提升能力. 展开更多
关键词 P2P 语义路由算法 物理拓扑 自组织
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改进的遗传模糊聚类算法及其在MR脑组织分割中的应用 被引量:6
5
作者 聂生东 张英力 陈兆学 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期860-866,共7页
为提高MR图像中脑组织分割的精度,针对目前遗传模糊聚类算法存在的问题,提出了改进的遗传模糊聚类算法。首先,通过完全改变遗传算法的编码方式、变异方式和交叉方式,对现有遗传算法进行改进,从而使遗传算法能获得最小的适应度函数值;然... 为提高MR图像中脑组织分割的精度,针对目前遗传模糊聚类算法存在的问题,提出了改进的遗传模糊聚类算法。首先,通过完全改变遗传算法的编码方式、变异方式和交叉方式,对现有遗传算法进行改进,从而使遗传算法能获得最小的适应度函数值;然后,结合模糊聚类算法,最终得到改进的遗传模糊聚类算法。将改进的遗传模糊聚类算法应用于MR脑图像的分割,结果表明,改进的遗传模糊聚类算法的分割质量高于现有的遗传模糊聚类算法和快速模糊聚类算法。改进的遗传模糊聚类算法可以做为一种快速、全自动的MR脑图像分割工具。 展开更多
关键词 磁共振图像 自动阈值 组织分割 遗传模糊算法
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基于遗传算法和自组织特征映射网络的文本聚类方法 被引量:10
6
作者 覃晓 元昌安 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第3期757-760,共4页
自组织映射(SOM)算法作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法,为进行中文Web文档聚类提供了有力的手段。但是SOM算法天然存在着对网络初始权值敏感的缺陷,从而影响聚类质量。为此,引进遗传算法对SOM网络加以优化。提出了以遗传算法优... 自组织映射(SOM)算法作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法,为进行中文Web文档聚类提供了有力的手段。但是SOM算法天然存在着对网络初始权值敏感的缺陷,从而影响聚类质量。为此,引进遗传算法对SOM网络加以优化。提出了以遗传算法优化SOM网络的文本聚类算法(GSTCA);进行了对比实验,实验表明,改进后的算法GSTCA比SOM算法在Web中文文档聚类中具有更高的准确率,其F-measure值平均提高了14%,同时,实验还表明,GSTCA算法对网络初始权值是不敏感的,从而提高了算法的稳定性。 展开更多
关键词 自组织特征映射 遗传算法 文本
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一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法 被引量:13
7
作者 李盼池 李士勇 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期463-468,共6页
提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子... 提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子态与相应权值量子态的相似系数,提取聚类样本所隐含的模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将聚类结果表现出来。采用量子门更新量子权值,分无监督和有监督两个阶段完成网络的训练。仿真实验结果表明该模型及算法明显优于普通自组织特征映射网络。 展开更多
关键词 量子光学 量子自组织特征映射网络 量子算法 量子神经元
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一种改进的FCM算法对海马组织基因的聚类分析 被引量:2
8
作者 陈军 唐世星 +1 位作者 张吉强 易东 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2010年第4期338-340,344,共4页
目的为了更好地建立符合生物学意义的基因归类,为一些未知的基因的功能提出解释提供参考。方法提出一种新的FCM聚类算法,设计了一个归类阀值,利用模糊聚类Xie-Beni指数得到了最优聚类数并实现了海马组织基因的软聚类,并把每一类对应的... 目的为了更好地建立符合生物学意义的基因归类,为一些未知的基因的功能提出解释提供参考。方法提出一种新的FCM聚类算法,设计了一个归类阀值,利用模糊聚类Xie-Beni指数得到了最优聚类数并实现了海马组织基因的软聚类,并把每一类对应的基因标号输出到txt文件,最后进行生物学解释。结果得到的海马组织基因最优聚类数为4类,通过分类结果对照发现,各类中的大多数基因生物学意义接近。结论此改进的FCM算法应用于基因聚类是有效的,结果具有一定生物学意义,能对生物学基因聚类及基因功能解释具有一定指导作用。 展开更多
关键词 FCM算法 海马组织 基因表达 Xie-Beni指数
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基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法 被引量:1
9
作者 杨淑云 李盼池 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1105-1111,共7页
为提高自组织网络的聚类能力,提出一种基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法。通过使样本数据作为量子比特相位,将样本映射为Bloch球面上的量子比特,将竞争层权值映射为Bloch球面上随机分布的量子比特;通过计算样本和权值的球面... 为提高自组织网络的聚类能力,提出一种基于Bloch球面旋转的量子自组织网络聚类算法。通过使样本数据作为量子比特相位,将样本映射为Bloch球面上的量子比特,将竞争层权值映射为Bloch球面上随机分布的量子比特;通过计算样本和权值的球面距离最小值,确定获胜节点;通过使获胜节点及其邻域节点在Bloch球面上向着样本旋转来调整这些权值,直到算法收敛。该方法的明显优势在于有较高的聚类精度。以鸢尾属植物样本聚类为例,实验结果表明,提出的方法明显优于传统自组织网络、K-均值聚类等算法。 展开更多
关键词 量子比特 Bloch球面旋转 自组织网络 算法
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基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络 被引量:1
10
作者 董镇林 伍世虔 +1 位作者 叶健 银开州 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1062-1068,共7页
针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚... 针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚类精度,得到代表数据集分布特性的隐节点;为解决隐节点冗余和相似的问题,提出一种基于敏感度分析的隐节点删除方法和基于詹森-香农(JS)散度的隐节点合并方法。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 RBF神经网络 隐层结构 自组织 K-MEANS算法 戴维森堡丁指数 敏感度分析 詹森-香农散度
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基于自组织神经网络SOM和K-means聚类算法的图像修复 被引量:4
11
作者 孙震 王兆霞 +1 位作者 白明 张俊生 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第8期1790-1794,共5页
近来自然图像的修复已经成了一个热门话题。提出了一种基于K-means聚类算法的自组织神经网络(SOM),称为SOM-K。它首先利用SOM来训练每一个像素的特征向量,并把一幅图像分层。这样就能把每个破损像素分到每层,同时SOM训练后的输出也通过K... 近来自然图像的修复已经成了一个热门话题。提出了一种基于K-means聚类算法的自组织神经网络(SOM),称为SOM-K。它首先利用SOM来训练每一个像素的特征向量,并把一幅图像分层。这样就能把每个破损像素分到每层,同时SOM训练后的输出也通过K-means聚类算法来聚合,分别在各个层中修复破损的像素。最后把修复好的各层溶合到一起。与单独使用SOM相比,SOM-K具有更精确的分类能力。 展开更多
关键词 图像修复 自组织神经网络 K-MEANS算法
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二次幂耦合的K-means聚类算法研究 被引量:6
12
作者 相益萱 姜合 +1 位作者 潘品臣 孙聪慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第14期95-102,共8页
在聚类研究中,通常认为数据集的对象、属性等方面是满足独立同分布的,它们之间是互不影响的,然而实际上它们之间存在着某些潜在的联系,即非独立同分布。为了更好地挖掘其存在的潜在关系,将数据集进行二次幂处理,计算皮尔森相关系数后得... 在聚类研究中,通常认为数据集的对象、属性等方面是满足独立同分布的,它们之间是互不影响的,然而实际上它们之间存在着某些潜在的联系,即非独立同分布。为了更好地挖掘其存在的潜在关系,将数据集进行二次幂处理,计算皮尔森相关系数后得到二次幂耦合的数据集样本,为了解决K-means聚类算法存在选取初始中心点的敏感性问题,基于密度的思想,通过计算密度参数合理调整高密度区域,利用聚类迭代的方法进行选点,将高密度区域中的密度最大点作为初始点,距离初始点最远点作为第二个点,以前两个点为中心聚类迭代得到两个质心,将距离两个质心最远的点作为第三点,以此类推,实验结果表明所给的算法能够得到较高的准确率,较少的迭代次数,以及相对较好的聚类效果。 展开更多
关键词 非独立同分布 二次幂耦合 皮尔森相关系数 迭代 K-MEANS算法
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一种基于群体智能的Web文档聚类算法 被引量:41
13
作者 吴斌 傅伟鹏 +2 位作者 郑毅 刘少辉 史忠植 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期1429-1435,共7页
将群体智能聚类模型运用于文档聚类 ,提出了一种基于群体智能的 Web文档聚类算法 .首先运用向量空间模型表示 Web文档信息 ,采用常规方法如消除无用词和特征词条约简法则得到文本特征集 ,然后将文档向量随机分布到一个平面上 ,运用基于... 将群体智能聚类模型运用于文档聚类 ,提出了一种基于群体智能的 Web文档聚类算法 .首先运用向量空间模型表示 Web文档信息 ,采用常规方法如消除无用词和特征词条约简法则得到文本特征集 ,然后将文档向量随机分布到一个平面上 ,运用基于群体智能的聚类方法进行文档聚类 ,最后从平面上采用递归算法收集聚类结果 .为了改善算法的实用性 ,将原算法与 k均值算法相结合提出一种混合聚类算法 .通过实验比较 ,结果表明基于群体智能的 Web文档聚类算法具有较好的聚类特性 ,它能将与一个主题相关的 Web文档较完全而准确地聚成一类 . 展开更多
关键词 群体智能 WEB 文档算法 自组织 群体相似度 互联网 信息检索
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基于加权信息量和迭代自组织聚类的地质灾害易发性评价 被引量:23
14
作者 陈绪钰 倪化勇 +3 位作者 李明辉 田凯 宋志 高延超 《灾害学》 CSCD 北大核心 2021年第2期71-78,共8页
以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重... 以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重,应用加权信息量模型进行地质灾害易发性评价;再者,利用迭代自组织聚类模型对地质灾害易发性评价结果进行分级区划;最后,对地质灾害易发性评价的精度进行定量评价。结果表明:地质灾害易发性评价结果与实际地质灾害发生的吻合度高、评价结果可靠、评价方法精度高、适用性强;岩土体类型、坡体结构、水的作用及人类工程活动是地质灾害发育的最主要控制因素;地质灾害易发性划分为极高易发、高易发、中易发、低易发、极低易发五个等级。建立的评价方法从权重确定和等级划分方面完善了地质灾害易发性评价理论体系,可为区域地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。 展开更多
关键词 地质灾害 易发性 层次分析法 加权信息量模型 迭代自组织算法 三峡库区
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基于免疫聚类识别的耦合功能规划方法与实例 被引量:6
15
作者 肖人彬 库琼 曹鹏彬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1421-1430,共10页
公理设计是以独立公理为基础的,并未提供分析和处理具有功能耦合关系的耦合设计手段。针对这一问题,提出了一种耦合功能规划的新方法。该方法首先利用免疫算法对功能耦合关系进行聚类识别,然后对功能耦合程度加以量化处理,最后通过解耦... 公理设计是以独立公理为基础的,并未提供分析和处理具有功能耦合关系的耦合设计手段。针对这一问题,提出了一种耦合功能规划的新方法。该方法首先利用免疫算法对功能耦合关系进行聚类识别,然后对功能耦合程度加以量化处理,最后通过解耦和割裂操作对耦合功能进行重组,从而确定各功能的实现顺序。其中耦合关系的聚类识别旨在为解耦操作提供信息支持,以避免耦合信息的不必要丢失。结合卧式壳管式冷凝器产品的设计实例,对该方法及其有效性进行了说明和验证,还对免疫聚类识别算法中的有关参数进行了讨论,并围绕算法性能的优劣和算法结果对解耦的影响作用,分别将其与遗传聚类识别算法和基于图论的聚类识别方法进行了比较。 展开更多
关键词 功能耦合关系 识别 免疫算法 耦合功能规划 公理设计
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属性权重聚类算法的研究 被引量:8
16
作者 武优西 侯丹丹 +1 位作者 李建满 米少华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第3期651-654,共4页
一个实际的聚类问题中,各维属性的贡献通常是不一样的,具有主次之分,但传统的聚类算法将所有属性赋予相同的权重.如果能够将其重要属性赋予较大属性权重,则可以提高聚类效果.采用改进粒子群优化算法为每一维属性求取相应权重,并将得到... 一个实际的聚类问题中,各维属性的贡献通常是不一样的,具有主次之分,但传统的聚类算法将所有属性赋予相同的权重.如果能够将其重要属性赋予较大属性权重,则可以提高聚类效果.采用改进粒子群优化算法为每一维属性求取相应权重,并将得到的权重应用到迭代自组织数据分析技术算法中,构建一种基于改进粒子群属性权重的迭代自组织数据分析技术算法.试验结果表明,合理的权重改善了聚类算法的性能,提高了聚类质量. 展开更多
关键词 属性权重 改进粒子群算法 迭代自组织数据分析技术算法
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基于模糊聚类的NExT-ERA低频振荡类噪声辨识 被引量:8
17
作者 高洁 李群湛 +1 位作者 汪佳 周阳 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第22期40-49,共10页
低频振荡模态分析为电网的安全稳定运行提供了最基本的信息要素。针对环境激励下PMU量测的类噪声信号,讨论了自然激励技术结合特征系统实现算法(NEx T-ERA)进行低频振荡模态识别的适用性,对非同步量测信号采用数据截断预处理后,利用该... 低频振荡模态分析为电网的安全稳定运行提供了最基本的信息要素。针对环境激励下PMU量测的类噪声信号,讨论了自然激励技术结合特征系统实现算法(NEx T-ERA)进行低频振荡模态识别的适用性,对非同步量测信号采用数据截断预处理后,利用该方法同样可以实现有效辨识。引入模糊C均值聚类算法对辨识结果中真伪模态进行自动拾取,提高了辨识精度。通过对IEEE4机11节点系统和IEEE16机68节点系统的仿真数据分析,表明所提出的方法对低频振荡类噪声信号具有较高的模态辨识能力和计算效率,在低频振荡广域监测中具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 低频振荡 模态分析 环境激励 自然激励技术 特征系统实现算法 模糊C均值
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模糊聚类分析在低频振荡主导模式辨识中的应用 被引量:10
18
作者 蔡国伟 张涛 孙秋鹏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期30-33,共4页
互联系统中,利用振荡曲线提取多机振荡信息,需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式。文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法;然后在一些基本假设的基础上,形成了模糊集合,并运用模糊聚类分析法... 互联系统中,利用振荡曲线提取多机振荡信息,需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式。文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法;然后在一些基本假设的基础上,形成了模糊集合,并运用模糊聚类分析法将系统分区;最后用Prony分析算法从合适的低频振荡信号曲线中准确地提取区域主导振荡模式。通过对中国电力科学研究院8机36节点系统的算例仿真验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统 模糊 迭代自组织数据分析技术 系统分区 低频振荡 PRONY方法 主导模式
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一种基于自组织神经网络的中文文本聚类新方法 被引量:11
19
作者 徐建锁 王正欧 王莉 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2003年第6期676-680,共5页
针对传统K-均值等算法在文本聚类中的缺陷,本文提出了一种树形动态自组织映射(TGSOM)神经网络来实现中文文本聚类,克服了传统的K-均值等算法中文本种类需要预先给定的缺点.本文详尽描述了该网络模型的生成算法和算法中扩展因子的作用,... 针对传统K-均值等算法在文本聚类中的缺陷,本文提出了一种树形动态自组织映射(TGSOM)神经网络来实现中文文本聚类,克服了传统的K-均值等算法中文本种类需要预先给定的缺点.本文详尽描述了该网络模型的生成算法和算法中扩展因子的作用,并阐述了中文文本的数字化方法--TF.IDF.IG方法. 展开更多
关键词 中文文本 文本 自组织映射 TGSOM 神经网络 K-均值算法 文本数字化
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一种基于SOM和PAM的聚类算法 被引量:8
20
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... 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。 展开更多
关键词 自组织映射算法 围绕中心点的划分算法
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