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模糊K-Harmonic Means聚类算法 被引量:6
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作者 赵恒 杨万海 张高煜 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期603-606,638,共5页
对K-HarmonicMeans算法进行扩展,考虑到数据点对不同类的隶属关系,将模糊的概念应用到聚类中,提出了模糊K-HarmonicMeans算法,推导出聚类中心和模糊隶属度的迭代公式.在中心迭代聚类算法统一框架的基础上,推导出FKHM算法聚类中心的条件... 对K-HarmonicMeans算法进行扩展,考虑到数据点对不同类的隶属关系,将模糊的概念应用到聚类中,提出了模糊K-HarmonicMeans算法,推导出聚类中心和模糊隶属度的迭代公式.在中心迭代聚类算法统一框架的基础上,推导出FKHM算法聚类中心的条件概率表达式以及在迭代过程中的数据加权函数表达式.最后,用Folkes&Mallows指标对聚类结果进行评价.实验表明,模糊K-HarmonicMeans(KHM)算法在聚类对于初值不敏感的同时提高了聚类结果的精确度,达到较好的聚类效果. 展开更多
关键词 模糊k—Harmonic means 中心 条件概率 Folkes & Mallows指标
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K-means聚类算法研究综述 被引量:313
2
作者 王千 王成 +1 位作者 冯振元 叶金凤 《电子设计工程》 2012年第7期21-24,共4页
总结评述了K-means聚类算法的研究现状,指出K-means聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最优。介绍了K-means聚类算法的目标函数、算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-m... 总结评述了K-means聚类算法的研究现状,指出K-means聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最优。介绍了K-means聚类算法的目标函数、算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法,指出了K-means聚类的进一步研究方向。 展开更多
关键词 k-means算法 NP难优化问题 数据子集的数目k 初始中心选取 相似性度量和距离矩阵
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基于K-means聚类分析和多元线性回归的相关流量数据处理方法 被引量:1
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作者 张李娜 姜志诚 +1 位作者 刘大勇 刘兴斌 《石油管材与仪器》 2024年第1期52-56,62,共6页
相关流量计在油井产出剖面测量中得到了成功的应用。但因传感器、调理电路以及流体本身噪声的影响,相关流量计所测量的渡越时间值会出现少量异常数据,使瞬时流速的计算结果与实际值相差很大,进而平均流量计算也出现较大的测量误差。对... 相关流量计在油井产出剖面测量中得到了成功的应用。但因传感器、调理电路以及流体本身噪声的影响,相关流量计所测量的渡越时间值会出现少量异常数据,使瞬时流速的计算结果与实际值相差很大,进而平均流量计算也出现较大的测量误差。对此提出基于K-means聚类算法对渡越时间样本数据聚类分析,并根据聚类结果建立多元线性回归预测模型,合理预测渡越时间值,以修正渡越时间的异常值。对预测值与实际值进行比较,最终获得准确的相关流量数据。采用多相流装置的实验数据对所建立的方法进行验证,结果表明,该方法可有效消除渡越时间的异常,优化流量测量的数据,对两相流流量测量有一定的实践意义。 展开更多
关键词 相关流量计 渡越时间 k均值算法 多元线性回归
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一种K-means聚类算法的改进与应用 被引量:20
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作者 张杰 卓灵 朱韵攸 《电子技术应用》 北大核心 2015年第1期125-128,131,共5页
K-means算法是基于距离作为相似性度量的聚类算法,传统的K-means算法存在难以确定中心值个数、受噪声及孤立点影响较大的缺点。对此,利用类间相异度与类内相异度改进初始值K,以尽量减少人工干预;同时计算数据库中每一点与剩余点的距离... K-means算法是基于距离作为相似性度量的聚类算法,传统的K-means算法存在难以确定中心值个数、受噪声及孤立点影响较大的缺点。对此,利用类间相异度与类内相异度改进初始值K,以尽量减少人工干预;同时计算数据库中每一点与剩余点的距离和距离均和,将两者的大小比较作为识别孤立点和噪声点的依据,从而删除孤立点,减少对数据聚类划分的影响。最后将改进后的Kmeans算法应用于入侵检测系统并进行仿真实验,结果表明,基于改进的K-means算法的入侵检测系统一定程度上降低了误报率及误检率,提高了检测的准确率。 展开更多
关键词 数据挖掘 算法 k—means 入侵检测
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基于改进K-means聚类和量子粒子群算法的多航迹规划 被引量:5
5
作者 董阳 王瑾 柏鹏 《电讯技术》 北大核心 2014年第9期1249-1253,共5页
针对在复杂环境下需要通过多航迹规划以实现武器协同的问题,利用排挤机制产生Kmeans聚类的初始聚类中心,并将改进K-means聚类与量子粒子群算法(QPSO)相结合应用于无人机的三维多航迹规划。改进算法解决了K-means聚类易陷入局部最优、聚... 针对在复杂环境下需要通过多航迹规划以实现武器协同的问题,利用排挤机制产生Kmeans聚类的初始聚类中心,并将改进K-means聚类与量子粒子群算法(QPSO)相结合应用于无人机的三维多航迹规划。改进算法解决了K-means聚类易陷入局部最优、聚类准确率低的问题。根据产生的初始聚类中心,将粒子划分成多个子种群,利用QPSO算法对每个子种群进行优化,使得每个子种群可以产生一条可行航迹。仿真分析证明了改进算法可以有效保证子种群之间的多样性,生成较为分散的多条可行航迹。 展开更多
关键词 无人机 多航迹规划 排挤机制 量子粒子群优化 k—means
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基于划分的数据挖掘K-means聚类算法分析 被引量:19
6
作者 曾俊 《现代电子技术》 北大核心 2020年第3期14-17,共4页
为提升数据挖掘中聚类分析的效果,在分析数据挖掘、聚类分析、传统K⁃means算法的基础上,提出一种改进的K⁃means算法。首先将整体数据集分为k类,然后设定一个密度参数为ϑ,该密度参数反映数据库中数据所处区域的密度大小,ϑ值与密度大小成... 为提升数据挖掘中聚类分析的效果,在分析数据挖掘、聚类分析、传统K⁃means算法的基础上,提出一种改进的K⁃means算法。首先将整体数据集分为k类,然后设定一个密度参数为ϑ,该密度参数反映数据库中数据所处区域的密度大小,ϑ值与密度大小成正比,通过密度参数优化k个样本数据的聚类中心点选取;依据欧几里得距离公式对未选取的其他数据到各个聚类中心之间的距离进行计算,同时以此距离为判别标准,对各个数据进行种类划分,从而得到初始的聚类分布;初始聚类分布得到之后,对每一个分布簇进行再一次的中心点计算,并判断与之前所取中心点是否相同,直到其聚类收敛达到最优效果。最后通过葡萄酒数据集对改进算法进行验证分析,改进算法比传统K⁃means算法的聚类效果更优,能够更好地在数据挖掘当中进行聚类。 展开更多
关键词 数据挖掘 分析 kmeans算法 中心选取 kmeans算法改进 初始中心点
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基于复合形遗传算法的K-means优化聚类方法 被引量:2
7
作者 赵锋 薛惠锋 王伟 《航空计算技术》 2006年第5期59-61,64,共4页
针对基本遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种改进的遗传算法———复合形遗传算法,并将其用于K-m eans优化聚类。把复合形法嵌入到遗传算法中,利用复合形法对遗传算法群体中的部分个体进行处理,来改善种群的质量,以加快最优解的搜... 针对基本遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种改进的遗传算法———复合形遗传算法,并将其用于K-m eans优化聚类。把复合形法嵌入到遗传算法中,利用复合形法对遗传算法群体中的部分个体进行处理,来改善种群的质量,以加快最优解的搜索进程。该方法既有复合形法快速高效的特点,又有遗传算法全局性好的特点。算例的结果表明,该方法用于改进K-m eans优化聚类是可行的与有效的。 展开更多
关键词 k—means 遗传算法 复合形 复合形遗传算法 数据挖掘
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基于K-means聚类算法的分析及应用 被引量:22
8
作者 石云平 辛大欣 《西安工业学院学报》 2006年第1期45-48,共4页
聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况,观察每一个簇的特点,集中对特定的某些簇作进一步的分析;本文主要介绍了传统聚类算法及其局限性,然后对直接K-means算法进行分析改进,着重分析了该算法的思想体系以及它的优缺点,针... 聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况,观察每一个簇的特点,集中对特定的某些簇作进一步的分析;本文主要介绍了传统聚类算法及其局限性,然后对直接K-means算法进行分析改进,着重分析了该算法的思想体系以及它的优缺点,针对它的缺点之一提出了一种基于距离的改进策略,并将该改进策略应用到对学生成绩的分析中,实验目的是应用该算法将学生划分为合理的簇(或类)以及对聚类结果进行分析,总之实验表明了该算法的灵活性以及在此应用中的适用性. 展开更多
关键词 数据挖掘 划分方法 k—means
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基于组合优化方法的K-means聚类算法实现 被引量:2
9
作者 朱贵良 赵凯 赵锋 《华北水利水电学院学报》 2007年第5期43-45,共3页
针对标准遗传算法用于K-means优化聚类存在的问题,提出了一种基于组合优化方法的K-means聚类算法.实验结果表明:基于组合优化方法的K-means优化聚类算法效率较高,结果较好.
关键词 k—means 遗传算法 复合形法 组合优化
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密度峰值聚类k匿名分布式网络数据隐私保护方法研究
10
作者 郭艳红 《数字通信世界》 2025年第3期41-42,120,共3页
由于分布式网络数据分散在多个节点上,导致数据隐私泄露的概率较大,为此,本文进行了密度峰值聚类k匿名的分布式网络数据隐私保护方法研究。其充分考虑了分布式网络环境自身的特点,引入了分布式k-NN查询算法,以找到其k个最近邻点,同时保... 由于分布式网络数据分散在多个节点上,导致数据隐私泄露的概率较大,为此,本文进行了密度峰值聚类k匿名的分布式网络数据隐私保护方法研究。其充分考虑了分布式网络环境自身的特点,引入了分布式k-NN查询算法,以找到其k个最近邻点,同时保证查询过程以不泄露数据隐私为目标,构建了针对分布式网络数据的k近邻匿名模型;利用密度峰值聚类算法识别具有高局部密度并且与更高密度点的距离较大的数据点作为聚类中心,对k近邻匿名模型中的节点进行聚类,实现数据保护。在测试结果中,设计方法在不同场景中的保护效果最好,对应的数据泄露概率始终稳定在0.2以下。 展开更多
关键词 密度峰值 k匿名 分布式网络 数据隐私保护 分布式k-NN查询算法 k近邻匿名模型 局部密度
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基于近邻传播算法的K-means聚类优化算法 被引量:1
11
作者 朱兰 张晓焱 《信息技术与信息化》 2015年第2期138-142,147,共6页
K-means聚类算法在随机选择的初始聚类中心的基础上进行聚类,其聚类效果会因为初始聚类中心的不确定性而不稳定。为了优化其聚类效果,提出了基于近邻传播算法(AP算法)的K-means聚类优化算法(APK-means)。该算法首先通过近邻传播算法生... K-means聚类算法在随机选择的初始聚类中心的基础上进行聚类,其聚类效果会因为初始聚类中心的不确定性而不稳定。为了优化其聚类效果,提出了基于近邻传播算法(AP算法)的K-means聚类优化算法(APK-means)。该算法首先通过近邻传播算法生成若干个初始聚类,然后依序选择k个聚类规模最大的聚类中心作为K-means聚类算法的初始聚类中心,接着运行K-means聚类。算法有效性分析和实验结果验证了该算法有效优化了K-mean算法的聚类稳定性和有效性。 展开更多
关键词 k—means算法 近邻传播算法 中心
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基于微正则退火算法对K-means聚类算法的优化 被引量:2
12
作者 周浩理 李太君 肖沙 《电视技术》 北大核心 2015年第17期139-142,共4页
K-means算法是经典的基于划分的聚类算法,但该算法存在依赖于初始聚类中心、容易陷入局部最优解等缺点。针对这些缺点,提出了基于微正则退火K-means聚类算法,通过继承微正则退火算法的高效全局寻优特性,可以避免陷入局部最优解。实验结... K-means算法是经典的基于划分的聚类算法,但该算法存在依赖于初始聚类中心、容易陷入局部最优解等缺点。针对这些缺点,提出了基于微正则退火K-means聚类算法,通过继承微正则退火算法的高效全局寻优特性,可以避免陷入局部最优解。实验结果表明,改进的算法能够有效地减少原算法对初始聚类中心点的依赖,提高算法的稳定性,摆脱原算法容易陷入局部最优解的缺点。 展开更多
关键词 k—means算法 微正则退火
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K-means聚类算法研究综述 被引量:56
13
作者 王森 刘琛 邢帅杰 《华东交通大学学报》 2022年第5期119-126,共8页
聚类分析是数据挖掘的重要技术,而在5G时代,海量的数据维度高、数据集大,利用K-means算法易受离群点的影响,且K值、初始聚类中心的选取影响聚类结果的稳定性和准确率,甚至导致聚类陷入局部最优,对K-means算法的改进受到众多研究者的关... 聚类分析是数据挖掘的重要技术,而在5G时代,海量的数据维度高、数据集大,利用K-means算法易受离群点的影响,且K值、初始聚类中心的选取影响聚类结果的稳定性和准确率,甚至导致聚类陷入局部最优,对K-means算法的改进受到众多研究者的关注。主要对K-means聚类的研究现状进行归纳总结。首先,介绍K-means算法的思想原理;其次,针对初始聚类中心点的选取、K值确定、离群点对现有改进算法进行基于密度和距离的分类总结,并对各个改进算法的优势和缺陷进行分析;最后对K-means算法未来可能的研究方向和趋势进行展望。 展开更多
关键词 k-means 算法 k 初始中心 离群点 密度 距离
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基于聚类加权协方差矩阵的ADS-B信号分离算法
14
作者 王文益 张菡铄 《中国民航大学学报》 2025年第1期47-52,59,共7页
广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统采用同一频段随机广播的方式发射ADS-B信号,这将导致ADS-B信号产生交织,威胁航空安全。目前,利用Capon算法分离ADS-B信号时,未考虑到ADS-B信号的脉冲特性,这... 广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统采用同一频段随机广播的方式发射ADS-B信号,这将导致ADS-B信号产生交织,威胁航空安全。目前,利用Capon算法分离ADS-B信号时,未考虑到ADS-B信号的脉冲特性,这会使Capon算法的性能大幅下降。因此,本文针对ADS-B交织信号,设计了基于聚类加权协方差矩阵的信号分离算法。首先,根据ADS-B信号的脉冲特性分析出其在阵列响应上的特征,借助K均值聚类算法筛选出只有噪声、只有第1条信号和只有第2条信号的3类快拍,分别计算这3类快拍的协方差矩阵。其次,选择由噪声快拍得到的协方差矩阵和预抑制信号快拍得到的协方差矩阵,并求两者之和,以此代替Capon算法目标函数中利用所有快拍估计的协方差矩阵。最后,结合Capon算法,实现对ADS-B交织信号的分离。结果表明,该方法在分离ADS-B交织信号时的性能显著提升。 展开更多
关键词 阵列信号处理 ADS-B 脉冲特性 k均值算法 信号分离
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一种改进的K-means聚类彩色图像分割方法 被引量:18
15
作者 刘小丹 牛少敏 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期90-93,共4页
图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐... 图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷. 展开更多
关键词 k—means 彩色图像分割 蚁群算法 分水岭算法
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冲击噪声下基于张量分解和K‑means聚类的MIMO雷达阵列诊断 被引量:3
16
作者 陈金立 王亚鹏 +1 位作者 李家强 龙伟军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2315-2322,共8页
针对冲击噪声下多输入多输出(Multiple‑Input Multiple‑Output,MIMO)雷达阵列诊断失效问题,对基于二阶矩的传统匹配滤波器进行改进以适应非高斯噪声,并提出一种基于张量分解和K‑means聚类的阵列诊断方法.该方法利用MIMO雷达各接收阵元... 针对冲击噪声下多输入多输出(Multiple‑Input Multiple‑Output,MIMO)雷达阵列诊断失效问题,对基于二阶矩的传统匹配滤波器进行改进以适应非高斯噪声,并提出一种基于张量分解和K‑means聚类的阵列诊断方法.该方法利用MIMO雷达各接收阵元回波信号的高斯核函数值来自适应地调整匹配滤波器的系数,以有效形成虚拟阵列.为挖掘正常和故障阵元的匹配滤波输出数据的多维特征,将虚拟阵列协方差矩阵构建成三阶平行因子(PARAllel FACtor,PARAFAC)张量,并通过COMFAC(COMplex parallel FACtor analysis)算法分解获得收发阵列流形矩阵,使用欧式距离度量其相似性,确定两个簇类数据的聚类中心并划分出异常簇类,以完成故障阵元位置的诊断.仿真结果验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 MIMO雷达 阵列诊断 冲击噪声 匹配滤波 张量分解 kmeans
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基于K-means聚类的纺织品印花图像区域分割 被引量:8
17
作者 李鹏飞 张宏伟 《西安工程大学学报》 CAS 2008年第5期551-554,共4页
对纺织品彩色印花图像进行颜色区域分割.将彩色纺织品印花图像转换到CIEL*a*b颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a*和b*通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对彩色纺织品印花图像进行分割处理.实验结果... 对纺织品彩色印花图像进行颜色区域分割.将彩色纺织品印花图像转换到CIEL*a*b颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a*和b*通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对彩色纺织品印花图像进行分割处理.实验结果表明,在CIEL*a*b空间使用K-means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. 展开更多
关键词 纺织品印花图像 图像分割 k—means L*a*b颜色空间
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基于K-means聚类的网络流量异常检测 被引量:7
18
作者 许晓东 杨燕 李刚 《无线通信技术》 2013年第4期21-26,共6页
针对网络异常检测领域存在的漏报率和误报率较高的问题,提出一种基于Kmeans聚类的网络流量异常检测方法。选择了多个不同维度上的特征;计算各维特征在滑动窗口中的局部均值偏差,以保证在实时动态变化的网络中的检测准确度;利用由K-mean... 针对网络异常检测领域存在的漏报率和误报率较高的问题,提出一种基于Kmeans聚类的网络流量异常检测方法。选择了多个不同维度上的特征;计算各维特征在滑动窗口中的局部均值偏差,以保证在实时动态变化的网络中的检测准确度;利用由K-means聚类算法产生的检测模型对各维特征进行综合评判,有效地降低了漏报率和误报率。在网络流量数据集上对所提方法进行了验证并和已有方法进行了对比,所提方法在精度和效率方面取得了较好的实验效果。 展开更多
关键词 关键 网络流量 异常检测 k—means
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基于改进PSO-KMeans煤炭异物筛选算法研究
19
作者 朱名乾 刘宾 《舰船电子工程》 2024年第2期35-39,共5页
采煤过程中异物自动识别和分拣是实现矿业信息化的关键技术之一。传统双能X射线系统根据R值算法可有效识别出煤炭中混杂的钢筋与胶皮,却难以识别与煤炭组成成分相似的木质杂质。针对这一问题,提出基于L_(0)范数最小化与改进PSO-KMeans... 采煤过程中异物自动识别和分拣是实现矿业信息化的关键技术之一。传统双能X射线系统根据R值算法可有效识别出煤炭中混杂的钢筋与胶皮,却难以识别与煤炭组成成分相似的木质杂质。针对这一问题,提出基于L_(0)范数最小化与改进PSO-KMeans的木质杂质筛选算法,借助L_(0)范数最小化算法平滑图像,去除煤灰干扰,利用改进PSO-KMeans聚类算法与基于距离变换的分水岭算法实现图像分割,根据离心率与矩形度进行木质杂质识别,并通过仿真实验验证方法的可行性。经验证此方法能有效筛选出煤炭中混杂的木质杂质。 展开更多
关键词 L_0范数最小化算法 粒子群优化算法 k均值算法 分水岭算法
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用于客户分类的K-means算法
20
作者 陈琍 《钦州学院学报》 2006年第6期36-37,41,共3页
从数据挖掘方法中常用的聚类算法的基本原理,将聚类算法中的K-m eans算法用于客户关系管理系统中,实现客户分类.并且对K-m eans算法进行了改进,根据客户信用特征对客户进行预分类,提高了算法的效率.
关键词 数据挖掘 k—means算法 CRM
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