基于核函数聚类的重庆市图书馆均等配置及优化

1

作者 徐浒 戴技才 《绿色科技》 2024年第5期221-229,共9页

以重庆市图书馆为例,从居民视角出发,应用公共设施区位理论,提出了核函数聚类法,优化图书馆空间配置。引入多种优化模型,与核函数聚类法进行了对比分析,以期最大程度地优化重庆市图书馆的空间配置。结果表明:用不同方法进行图书馆空间... 以重庆市图书馆为例,从居民视角出发,应用公共设施区位理论,提出了核函数聚类法,优化图书馆空间配置。引入多种优化模型,与核函数聚类法进行了对比分析,以期最大程度地优化重庆市图书馆的空间配置。结果表明:用不同方法进行图书馆空间配置优化,核函数聚类法覆盖的总人口数最多,受距离影响较小,优化的空间配置更均等;P-中心模型受空间分布影响较大;P-中位模型易受距离影响;MCLP模型较适合中距离优化的选择。模型间交通可达性的差异并不明显,可用于优化决策提供参考辅助。该核函数聚类法可为公共服务设施空间布局的均等优化或规划提供理论依据。 展开更多

关键词 核函数聚类法 公共服务设施 图书馆 均等优化配置 重庆市

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一种新的聚类初始化方法 被引量：5

2

作者 杨圣云 袁德辉 赖国明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第8期50-52,共3页

K-means聚类算法会收敛到求解问题的多个局部最优解中的一个,而且它对初始条件十分敏感。给出了一种基于数据集的多个子集和山函数的初始条件方法,它可以较稳定地收敛到一个更好的局部最优解。此初始方法同时适用于原空间和核空间的K-me... K-means聚类算法会收敛到求解问题的多个局部最优解中的一个,而且它对初始条件十分敏感。给出了一种基于数据集的多个子集和山函数的初始条件方法,它可以较稳定地收敛到一个更好的局部最优解。此初始方法同时适用于原空间和核空间的K-means算法,相对作用于完整数据集的山函数方法,该方法的时间复杂度和空间复杂度都只有它的p2(p是采样率,p<1)。 展开更多

关键词 聚类 山方法 核函数 k-means

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基于核的自适应K-Medoid聚类 被引量：14

3

作者 孙胜 王元珍 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第3期674-675,688,共3页

针对K-Medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到K-Medoid算法,提出了基于核的自适应K-Medoid算法。该算法利用核函数将输入空间样本映射到一个高维的特征空间,在这个核空间中进行K-Medoid聚类,在聚类过程中... 针对K-Medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到K-Medoid算法,提出了基于核的自适应K-Medoid算法。该算法利用核函数将输入空间样本映射到一个高维的特征空间,在这个核空间中进行K-Medoid聚类,在聚类过程中,数据可以自适应地加入到最适合它的簇当中,并且聚类结果与初始k个中心点的选取无关,该算法可以完成对大数据集和高维数据的聚类。实验结果表明,与K-Medoid算法相比,该算法具有较高的聚类准确率。 展开更多

关键词 聚类 核方法 核函数 K-中心点 特征空间

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动态加权模糊核聚类算法 被引量：5

4

作者 李颖 李传龙 +1 位作者 马龙 于水明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第24期5584-5587,共4页

为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法。该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数... 为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法。该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数据没有任何先验信息的情况下,不仅能够准确划分线性数据,而且能够做到非线性划分非团状数据。仿真和实际数据分类结果表明,数据中的噪声对分类结果影响较小,该算法具有很高的实用性。 展开更多

关键词 模糊聚类 非团状数据 加权模糊核聚类 核函数 非线性划分

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基于模糊核C-均值聚类分析的HRRP识别 被引量：3

5

作者 单凯晶 肖怀铁 朱俊 《电光与控制》 北大核心 2010年第5期42-45,共4页

由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。... 由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。该算法针对特征提取后一维距离像数据的特点,采用组合核函数以降低由于数据属性数值过大造成的权重过大对识别效果的影响;同时,算法可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定最佳聚类数目。仿真实验结果表明,基于组合核函数的识别算法同基于传统的高斯核的算法都能有效识别雷达目标,但前者具有更高的目标识别率。 展开更多

关键词 模糊核C-均值聚类算法 一维距离像 特征提取 有效性函数 核函数

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基于核方法的聚类算法及其应用 被引量：3

6

作者 纪秋颖 林健 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期747-750,共4页

在分析核方法的核心概念基础上,提出了一种基于核方法的聚类算法.通常,传统聚类算法只在数据特征差异较大时才有效,当数据特征差异较小时,很难取得较好的聚类效果.引入核函数,将原始数据由数据空间映射到特征空间,在特征空间中进行聚类... 在分析核方法的核心概念基础上,提出了一种基于核方法的聚类算法.通常,传统聚类算法只在数据特征差异较大时才有效,当数据特征差异较小时,很难取得较好的聚类效果.引入核函数,将原始数据由数据空间映射到特征空间,在特征空间中进行聚类.核函数的非线性映射使得原始数据的特征更完整地显现出来,从而能够更客观准确地聚类.与传统聚类方法相比,该方法聚类结果更客观有效.以16组实际数据为例,将该方法应用于数据分类研究中,聚类结果表明了该方法的可行性和有效性,从而为数据分类提供了一种新的可行方法. 展开更多

关键词 聚类算法 核方法 特征空间 核函数 分类

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基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割 被引量：3

7

作者 刘哲 宋余庆 刘雅婧 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期693-698,共6页

针对李春明提出的"无需重新初始化的变分水平集分割模型"存在对内部像素灰度值相近、边缘分离性差、图像分割效果不理想等问题,提出了一种改进的基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法.将原始图像进行核模糊C均值聚类... 针对李春明提出的"无需重新初始化的变分水平集分割模型"存在对内部像素灰度值相近、边缘分离性差、图像分割效果不理想等问题,提出了一种改进的基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法.将原始图像进行核模糊C均值聚类处理得到聚类图像,并将其引入初始水平集函数中.然后将改进的边缘指示函数代入李模型中,实现最终的图像分割.通过对人体脑部、肩部MR医学图像进行试验,并采用最大香农熵进行客观评价.结果表明所提出方法的最大香农熵的值在一定程度上大于李模型方法,且运行时间和迭代次数都有所减少,证明了新方法具有良好的分割质量、适应性强,且无需重新初始化. 展开更多

关键词 核模糊C均值聚类 变分水平集 李模型 边缘指示函数 图像分割

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基于改进微粒群算法的快速山峰聚类法 被引量：1

8

作者 沈洪远 彭小奇 +1 位作者 王俊年 刘健辰 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2006年第3期333-336,共4页

依据样本密度使用高斯函数构造山峰函数时,削去对山峰函数贡献较小的大部分边缘,从而大大减少计算工作量;提出了一种改进的微粒群算法,使之具有多峰函数寻优能力,可以一次求出山峰函数的各个峰值,即基于改进微粒群算法的快速山峰聚类法... 依据样本密度使用高斯函数构造山峰函数时,削去对山峰函数贡献较小的大部分边缘,从而大大减少计算工作量;提出了一种改进的微粒群算法,使之具有多峰函数寻优能力,可以一次求出山峰函数的各个峰值,即基于改进微粒群算法的快速山峰聚类法,给出了算法的原理,步骤,快速山峰函数与常规山峰函数间的误差及计算工作量的比较.仿真结果表明,该算法计算简单快捷,可以一次求出所有的聚类中心,在满足精度要求的情况下,能够减少90%以上的计算工作量,有效地搜寻到数据样本空间的各个聚类中心,从而实现对数据样本的准确聚类. 展开更多

关键词 山峰聚类法 优化 微粒群算法 多峰函数寻优 高斯函数

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基于核的自适应聚类及其在入侵检测中的应用 被引量：1

9

作者 孙胜 王元珍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第12期190-191,228,共3页

针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到k-medoid算法,提出了基于核的自适应k-medoid算法,使其能够对大数据集和高维数据进行聚类。用KDD99标准数据集进行实验研究,结果表明该算法性能是优良的,并且... 针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到k-medoid算法,提出了基于核的自适应k-medoid算法,使其能够对大数据集和高维数据进行聚类。用KDD99标准数据集进行实验研究,结果表明该算法性能是优良的,并且能获得令人满意的检测效果。 展开更多

关键词 聚类 核方法 核函数 K-中心点 异常检测

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空间点格局分析和社会研究 被引量：6

10

作者 时培建 《社会》 CSSCI 北大核心 2009年第5期187-205,共19页

空间因素长期以来在社会学研究中被忽视。造成这种现象的原因很多,一个可能的原因在于缺少适合于研究空间影响的研究方法。幸运的是,由于许多统计学家卓越的工作,在环境流行病学的研究中,空间点格局分析的方法日渐成熟起来。因为诸多社... 空间因素长期以来在社会学研究中被忽视。造成这种现象的原因很多,一个可能的原因在于缺少适合于研究空间影响的研究方法。幸运的是,由于许多统计学家卓越的工作,在环境流行病学的研究中,空间点格局分析的方法日渐成熟起来。因为诸多社会学研究对象在一个较大的尺度上存在空间性的特点,所以我们认为可以借用这些分析方法来研究社会问题。本文向社会学界介绍几种空间点格局分析中的经典方法。 展开更多

关键词 K函数 核估计 空间聚集 空间变异 风险趋势面

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基于山方法的分类型数据核聚类

11

作者 朱映辉 杨圣云 袁德辉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第11期2915-2917,共3页

为了提高分类型数据集聚类的准确性和对广泛数据集聚类的适应性,引入3种核函数,再利用基于山方法的核K-means作分类型的数据聚类,核函数把分类型数据映射到高维特征空间,从而给缺乏测度的分类型数据引入了数值型数据的测度。改进后用多... 为了提高分类型数据集聚类的准确性和对广泛数据集聚类的适应性,引入3种核函数,再利用基于山方法的核K-means作分类型的数据聚类,核函数把分类型数据映射到高维特征空间,从而给缺乏测度的分类型数据引入了数值型数据的测度。改进后用多个公开数据集对这些方法进行了实验评测,结果显示这些方法对分类型数据的聚类是有效的。 展开更多

关键词 核聚类 分类型数据 核函数 山方法 K均值

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基于串核的音乐风格聚类

12

作者 杨圣云 袁德辉 赖国明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第3期687-689,共3页

给出了一种新的映射音乐到Rn空间的方法和基于串核的音乐风格聚类法。利用统计方法分析大量音乐的旋律轮廓线得到合适的编码模式,用它把旋律轮廓线编码为有限字母表(8个字母)的字符串。利用连续子串嵌入法把音乐串显式映射到高维Rn空间... 给出了一种新的映射音乐到Rn空间的方法和基于串核的音乐风格聚类法。利用统计方法分析大量音乐的旋律轮廓线得到合适的编码模式,用它把旋律轮廓线编码为有限字母表(8个字母)的字符串。利用连续子串嵌入法把音乐串显式映射到高维Rn空间,并用核表示这一映射。通过用基于核的山方法选择聚类的适合初始点,最后使用基于核的K-means方法聚类音乐数据集,比较了3个不同串核在5个音乐数据集上的聚类性能。 展开更多

关键词 音乐风格 旋律轮廓线 串核 核方法 山方法 核聚类

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基于核聚类算法的高校定位研究

13

作者 纪秋颖 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期59-64,共6页

提出一个基于核聚类算法的高校定位模型.引入核函数,将原始数据由数据空间映射到特征空间中进行聚类.核聚类算法经过了核函数的非线性映射,使原始数据的特征更完整地显现出来,从而使聚类结果更客观、有效,可以解决传统方法主观性强、偏... 提出一个基于核聚类算法的高校定位模型.引入核函数,将原始数据由数据空间映射到特征空间中进行聚类.核聚类算法经过了核函数的非线性映射,使原始数据的特征更完整地显现出来,从而使聚类结果更客观、有效,可以解决传统方法主观性强、偏差大的缺陷.将核聚类算法应用于我国16所高校定位的研究,结果表明该方法可行且有效.通过聚类结果的分析,提出高校可分为教学科研生态位协调型、低教学生态位高科研生态位型、高教学生态位低科研生态位型3类,并对不同类型高校提出发展建议. 展开更多

关键词 核聚类算法 核方法 核函数 高校定位 生态位

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全矢—模糊核聚类在旋转机械故障诊断中的应用 被引量：3

14

作者 付玉荣 韩捷 +1 位作者 陈宏 王绍 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期321-324,共4页

针对传统旋转机械单通道故障诊断的信息不完整以及经典模糊聚类算法中的不足,结合全矢谱技术、密度函数法和模糊核聚类法,提出一种新的旋转机械故障识别方法。该方法首先应用全矢谱技术为特征提取工具,然后以密度函数法求得模糊核聚类... 针对传统旋转机械单通道故障诊断的信息不完整以及经典模糊聚类算法中的不足,结合全矢谱技术、密度函数法和模糊核聚类法,提出一种新的旋转机械故障识别方法。该方法首先应用全矢谱技术为特征提取工具,然后以密度函数法求得模糊核聚类的初始聚类中心,最后再用模糊核聚类法建立分类器进行故障识别。实验结果表明,该方法能准确、有效地对旋转机械的工作状态和故障类型进行分类,提高故障诊断的准确率。 展开更多

关键词 全矢谱 模糊核聚类 密度函数法 旋转机械

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KS油田高含水后期调剖堵水选井 被引量：13

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作者 王桂芳 王硕亮 +2 位作者 许学健 雷燕 康波 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期122-126,共5页

KS油田开发进入高含水期后,注水井调剖是常用的稳油控水措施,但是在选井决策方面,存在指标界限不易选择、权重数值不易量化等问题。针对上述问题,筛选出能够较准确反映水窜特征的单井指标、井间指标和静态指标,构建基于多项式核函数、... KS油田开发进入高含水期后,注水井调剖是常用的稳油控水措施,但是在选井决策方面,存在指标界限不易选择、权重数值不易量化等问题。针对上述问题,筛选出能够较准确反映水窜特征的单井指标、井间指标和静态指标,构建基于多项式核函数、径向基核函数和Sigmoid核函数的新型核函数,并基于函数形式优化模糊聚类方法,提高拟合精度和预测精度。提出适合KS油田高含水后期调剖选井模糊聚类决策方法,提高调剖选井样本集和检测集的识别率。将新型注水井调剖选井决策方法应用于KS油田,从22口注水井中优选出3口进行调剖,增油降水效果显著。 展开更多

关键词 KS油田 砂岩油藏 高含水期 注水井调剖 模糊聚类方法 选井决策 窜流通道 稳油控水 核函数

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结合隶属度与像素交替引导滤波的鲁棒模糊聚类算法 被引量：3

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作者 乔彩彩 吴成茂 +1 位作者 李昌兴 王佳烨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期224-233,共10页

模糊局部信息C-均值(FLICM)聚类算法是目前应用较广泛的图像分割算法,然而仅适用于处理低噪声图像。FLICM算法与像素引导隶属度滤波的结合在一定程度上提高了噪声抑制能力,但仍无法满足强噪声图像的分割需求。联合引导滤波与基于核度量... 模糊局部信息C-均值(FLICM)聚类算法是目前应用较广泛的图像分割算法,然而仅适用于处理低噪声图像。FLICM算法与像素引导隶属度滤波的结合在一定程度上提高了噪声抑制能力,但仍无法满足强噪声图像的分割需求。联合引导滤波与基于核度量的加权模糊局部信息C-均值(KWFLICM)聚类算法,提出一种隶属度与像素值交替引导的核模糊聚类算法。将像素引导隶属度滤波模块和隶属度引导像素滤波模块引入KWFLICM算法,构造一种引导滤波约束的多目标核模糊聚类优化模型,采用最小二乘法对该模型进行迭代求解。在迭代过程中,通过像素引导隶属度滤波和隶属度引导像素滤波,分别修正输入图像的隶属度和像素值,进一步提高核模糊聚类算法对含噪图像的鲁棒性。实验结果表明,与同类核模糊聚类算法相比,该算法在莱斯噪声干扰下的误分率、精确度、峰值信噪比、Jaccard相似系数等评价指标上表现突出,具有更好的分割性能和更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 图像分割 引导滤波 模糊聚类 核函数 局部信息 隶属度 最小二乘法

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