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K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估
被引量：
1
1
作者
何选森
何帆
于海澜
《西安工程大学学报》
CAS
2024年第6期114-123,共10页
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则...
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量。仿真结果表明:其他算法平均的λ检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%。
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关键词
K
-
均值算法
主
成分
分析
最远质心选择
最小
-
最大距离规则
经验法则
肘部法
轮廓
分析
聚
类
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职称材料
基于核函数变换的NLPCC分析在洪水分类中的应用
2
作者
刘玉邦
梁川
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2011年第1期59-62,共4页
通过拟线性化变换和降维去噪,得出多维分类指标的低维主成分值,然后通过对每一待分类样本的低维主成分值进行聚类分析,最终得出洪水的自然分类结果.洪水分类实例结果表明,该计算方法不需要复杂的计算机专业知识和优化算法知识,原理清楚...
通过拟线性化变换和降维去噪,得出多维分类指标的低维主成分值,然后通过对每一待分类样本的低维主成分值进行聚类分析,最终得出洪水的自然分类结果.洪水分类实例结果表明,该计算方法不需要复杂的计算机专业知识和优化算法知识,原理清楚,计算简单,结果客观有效,不失为一种洪水分类评价的新途径.选择适宜的非线性变换函数是正确应用该方法的关键,同时对于能够预先给出分类指标值且数值范围较小时,需要指标标准数值判定和聚类效果判定相结合.
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关键词
洪水分
类
非线性
主
成分
-
聚
类
(
nlpcc
)
分析
核函数
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职称材料
基于气相色谱-离子迁移谱对不同产地羊肚菌风味化合物的分析
被引量：
22
3
作者
杨芳
范成梦
+1 位作者
贾洪锋
任芳
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期207-213,共7页
以长白山、林芝、青川、香格里拉4个产地的羊肚菌(Morchella spp.)样品为研究对象,研究其理化性质和风味的差异。结果表明,林芝羊肚菌的蛋白质、粗多糖、总酚含量均高于其他3个产地的羊肚菌,且蛋白质含量呈显著性差异(P<0.05);4种样...
以长白山、林芝、青川、香格里拉4个产地的羊肚菌(Morchella spp.)样品为研究对象,研究其理化性质和风味的差异。结果表明,林芝羊肚菌的蛋白质、粗多糖、总酚含量均高于其他3个产地的羊肚菌,且蛋白质含量呈显著性差异(P<0.05);4种样品均检测出17种氨基酸,其中含7种必需氨基酸;谷氨酸、丙氨酸、精氨酸分别是鲜味、甜味、苦味氨基酸中含量最高的氨基酸且呈显著性差异(P<0.05);长白山羊肚菌的游离氨基酸总量、必需氨基酸总量均最高。气相色谱-离子迁移谱对各样品的挥发性风味化合物的检测结果表明,长白山、林芝羊肚菌风味化合物特征峰与其他产地羊肚菌差异较大;林芝羊肚菌特征风味化合物主要包括2-丁酮、异丁醇等;香格里拉羊肚菌特征风味化合物主要包括γ-丁内酯等;青川羊肚菌与香格里拉羊肚菌风味相似。主成分分析结果表明,PC_1[43%]与PC_2[33%]之和为76%,能将不同产地的羊肚菌很好地区分,盲品亦能准确地进行归属。热图聚类分析结果与主成分分析结果一致。因此,通过气相-离子迁移谱检测技术对羊肚菌的风味化合物分析,对区分不同产地的羊肚菌是可行的。
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关键词
羊肚菌
气相色谱
-
离子迁移谱
挥发性风味物质
游离氨基酸
主
成分
分析
热图
聚
类
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职称材料
题名
K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估
被引量：
1
1
作者
何选森
何帆
于海澜
机构
广州商学院信息技术与工程学院
湖南大学信息科学与工程学院
北京理工大学管理与经济学院
出处
《西安工程大学学报》
CAS
2024年第6期114-123,共10页
基金
广东省普通高校重点领域专项(2021ZDZX1035)
广东省科技创新战略专项资金(pdjh2022b0598)。
文摘
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量。仿真结果表明:其他算法平均的λ检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%。
关键词
K
-
均值算法
主
成分
分析
最远质心选择
最小
-
最大距离规则
经验法则
肘部法
轮廓
分析
聚
类
Keywords
K
-
means algorithm
principal component analysis
furthest centroid selection
min
-
max distance rule
empirical rule
elbow method
silhouette analysis
clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于核函数变换的NLPCC分析在洪水分类中的应用
2
作者
刘玉邦
梁川
机构
四川大学水电学院
成都理工大学学术期刊编辑中心
出处
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2011年第1期59-62,共4页
基金
"十一五"国家科技支撑计划项目资助(批准号:2007BAD88B08)
文摘
通过拟线性化变换和降维去噪,得出多维分类指标的低维主成分值,然后通过对每一待分类样本的低维主成分值进行聚类分析,最终得出洪水的自然分类结果.洪水分类实例结果表明,该计算方法不需要复杂的计算机专业知识和优化算法知识,原理清楚,计算简单,结果客观有效,不失为一种洪水分类评价的新途径.选择适宜的非线性变换函数是正确应用该方法的关键,同时对于能够预先给出分类指标值且数值范围较小时,需要指标标准数值判定和聚类效果判定相结合.
关键词
洪水分
类
非线性
主
成分
-
聚
类
(
nlpcc
)
分析
核函数
Keywords
flood categories
Nonlinear Principal Component
-
Cluster Analysis
Gaussian kernel function
分类号
O411.1 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
基于气相色谱-离子迁移谱对不同产地羊肚菌风味化合物的分析
被引量：
22
3
作者
杨芳
范成梦
贾洪锋
任芳
机构
四川旅游学院食品学院
山东海能科学仪器有限公司
出处
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期207-213,共7页
基金
四川省科技厅科研项目(2019YJ0343)
四川旅游学院自然科学重点项目(19SCTUZZ06)
四川旅游学院餐饮食品感官品质智能评价科研创新团队项目(19SCTUTY04)。
文摘
以长白山、林芝、青川、香格里拉4个产地的羊肚菌(Morchella spp.)样品为研究对象,研究其理化性质和风味的差异。结果表明,林芝羊肚菌的蛋白质、粗多糖、总酚含量均高于其他3个产地的羊肚菌,且蛋白质含量呈显著性差异(P<0.05);4种样品均检测出17种氨基酸,其中含7种必需氨基酸;谷氨酸、丙氨酸、精氨酸分别是鲜味、甜味、苦味氨基酸中含量最高的氨基酸且呈显著性差异(P<0.05);长白山羊肚菌的游离氨基酸总量、必需氨基酸总量均最高。气相色谱-离子迁移谱对各样品的挥发性风味化合物的检测结果表明,长白山、林芝羊肚菌风味化合物特征峰与其他产地羊肚菌差异较大;林芝羊肚菌特征风味化合物主要包括2-丁酮、异丁醇等;香格里拉羊肚菌特征风味化合物主要包括γ-丁内酯等;青川羊肚菌与香格里拉羊肚菌风味相似。主成分分析结果表明,PC_1[43%]与PC_2[33%]之和为76%,能将不同产地的羊肚菌很好地区分,盲品亦能准确地进行归属。热图聚类分析结果与主成分分析结果一致。因此,通过气相-离子迁移谱检测技术对羊肚菌的风味化合物分析,对区分不同产地的羊肚菌是可行的。
关键词
羊肚菌
气相色谱
-
离子迁移谱
挥发性风味物质
游离氨基酸
主
成分
分析
热图
聚
类
Keywords
Morchella spp.
gas chromatography
-
ion mobility spectrum
volatile organic compounds
free amino acids,principal component analysis
heat map clustering
分类号
O657 [理学—分析化学]
TS219 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估
何选森
何帆
于海澜
《西安工程大学学报》
CAS
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于核函数变换的NLPCC分析在洪水分类中的应用
刘玉邦
梁川
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2011
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于气相色谱-离子迁移谱对不同产地羊肚菌风味化合物的分析
杨芳
范成梦
贾洪锋
任芳
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2021
22
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职称材料
已选择
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