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基于K-中心点聚类算法的论坛信息识别技术研究被引量：3: 1; 作者王燕吴灏毛天宇《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第1期210-212,共3页; 提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法。该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度。通过对大量论坛网页... 展开更多; 关键词标签结构树 k-中心点聚类算法 SMITH-WATERMAN算法最小相异度信息识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

正交小波变换k-中心点聚类算法在故障诊断中的应用被引量：11: 2; 作者李卫鹏曹岩李丽娟《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期291-296,共6页; k-中心点聚类算法(k-medoids cluster algorithm,KCA)是改进的机器学习聚类算法,该方法通过初始聚类中心选取和聚类中心更新,对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,从而区分出机器的运行状态。提出了一种正交小波变换k-中心... 展开更多; 关键词 k-中心点聚类算法(KCA) 机器学习故障诊断正交小波变换(OWT); 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于粒子群的聚类算法被引量：14: 3; 作者姚丽娟罗可孟颖《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第13期150-153,175,共5页; 针对K-中心点算法对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒子群算法和密度初始化改进的K-中心点聚类算法。该算法初始化时选择距离较远的k个候选范围作为k个聚类中心的选择范围,即粒子的初始值都在该k个范围内。通过粒子... 展开更多; 关键词粒子群算法 k-中心点算法密度初始化聚类; 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: 4; 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

基于优化人工鱼群算法的混合聚类研究被引量：5: 5; 作者田琳田力威刘启文《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期1041-1045,共5页; 为了提高混合聚类算法的准确率,提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法,辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为和参数进行改善,避免了聚类效果易受离群点影响的问题,对理... 展开更多; 关键词混合聚类人工鱼群算法优化参数 k-中心点算法聚类效果; 在线阅读下载PDF 职称材料

红斑鳞状皮肤病的聚类分析被引量：4: 6; 作者张宜谢娟英 +3 位作者李静陈媛媛贺瑞瑞李燕《济南大学学报（自然科学版）》北大核心 2017年第3期181-187,共7页; 针对红斑鳞状皮肤病鉴别诊断难题,提出利用聚类分析进行诊断;采用3种k-均值、2种k-中心点、最小生成树以及密度峰值点快速搜索聚类算法对该疾病数据进行分析,比较各算法对该疾病的聚类误差平方和、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整... 展开更多; 关键词红斑鳞状皮肤病 k-均值算法 k-中心点算法最小生成树密度峰值点聚类分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

失稳模态识别方法及其在动态安全域中的运用被引量：9: 7; 作者闵亮余贻鑫 +1 位作者 Stephen T Lee Pei Zhang 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期28-32,共5页; 提出了一种快速识别初始运行点附近失稳模态的方法,该方法基于大量计算观察到的初始运行点附近不同运行点注入下模型的可达性格纳姆矩阵元素近乎不变的性质,将基于K-中心点算法的同调识别和初加速度法相结合,快速识别初始运行点附近的... 展开更多; 关键词实用动态安全域可达性格纳姆矩阵 k-中心点算法同调识别失稳模态; 在线阅读下载PDF 职称材料

WEKA数据挖掘平台及其二次开发被引量：35: 8; 作者陈慧萍林莉莉 +1 位作者王建东苗新蕊《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第19期76-79,共4页; 在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了将k-中心点轮换算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA... 展开更多; 关键词数据挖掘 WEKA平台聚类 k-中心点轮换算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于K-中心点聚类算法的论坛信息识别技术研究被引量：3: 1; 作者王燕吴灏毛天宇; 机构解放军信息工程大学信息工程学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第1期210-212,共3页; 文摘提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法。该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度。通过对大量论坛网页进行信息识别的实验显示,该方法切实可行并且具有较高的准确性。; 关键词标签结构树 k-中心点聚类算法 SMITH-WATERMAN算法最小相异度信息识别; Keywords tag tree k-medoids clustering algorithm Smith-Waterman algorithm minimal dissimilar degree data recognition; 分类号 TP391.1 [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

题名正交小波变换k-中心点聚类算法在故障诊断中的应用被引量：11: 2; 作者李卫鹏曹岩李丽娟; 机构西安工业大学机电工程学院南阳理工学院智能制造学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期291-296,共6页; 基金陕西省创新能力支撑计划项目(2018TD-036) 陕西省重点研发计划项目(2019GY-125)。; 文摘 k-中心点聚类算法(k-medoids cluster algorithm,KCA)是改进的机器学习聚类算法,该方法通过初始聚类中心选取和聚类中心更新,对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,从而区分出机器的运行状态。提出了一种正交小波变换k-中心点聚类算法(orthogonal wavelet transform k-medoids clustering algorithm,OWTKCA)诊断方法,利用正交小波变换(orthogonal wavelet transformation,OWT)方法提取各细节信号作为训练样本,用KCA方法进行分类。通过滚动轴承的试验数据分类结果显示,该方法相对于没有提取特征值的KCA能有效处理复杂机械振动信号,明显提高了故障数据聚类效果,缩短了聚类时间,提高了智能诊断效率。; 关键词 k-中心点聚类算法(KCA) 机器学习故障诊断正交小波变换(OWT); Keywords k-medoids cluster algorithm(KCA) machine learning fault diagnosis orthogonal wavelet transform(OWT); 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于粒子群的聚类算法被引量：14: 3; 作者姚丽娟罗可孟颖; 机构长沙理工大学计算机与通信工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第13期150-153,175,共5页; 基金国家自然科学基金(No.10926189 No.10871031) +1 种基金湖南省教育厅重点项目(No.10A015); 文摘针对K-中心点算法对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒子群算法和密度初始化改进的K-中心点聚类算法。该算法初始化时选择距离较远的k个候选范围作为k个聚类中心的选择范围,即粒子的初始值都在该k个范围内。通过粒子群算法优化聚类中心,以解决K-中心点算法因为聚类中心迭代计算较为复杂而导致的时间复杂度较高的问题。实验结果表明,该算法具有较高的正确率,较小的时间复杂度,综合性能更加稳定。; 关键词粒子群算法 k-中心点算法密度初始化聚类; Keywords Particle Swarm Optimization（PSO） k-medians algorithm density initialization clustering; 分类号 TP301 [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

题名基于网格结构的快速PAM算法被引量：2: 4; 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

题名基于优化人工鱼群算法的混合聚类研究被引量：5: 5; 作者田琳田力威刘启文; 机构沈阳大学信息工程学院辽宁省物联网信息集成技术工程研究中心大连理工大学电子信息与电气工程学部; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期1041-1045,共5页; 基金国家科学技术部批准的国际科技合作与交流专项基金项目(2011DFA91810-5) 国家教育部批准的新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-12-1012); 文摘为了提高混合聚类算法的准确率,提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法,辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为和参数进行改善,避免了聚类效果易受离群点影响的问题,对理噪声数据的处理更好。结合K-中心点算法与人工鱼群算法的优势,解决了聚类算法初值依赖性,克服了鱼群算法后期迭代速度慢问题。仿真结果表明,该算法全局优化性能稳定,收敛速度加快,聚类效果明显提高,获得了较优的中心点与清晰地聚类划分。; 关键词混合聚类人工鱼群算法优化参数 k-中心点算法聚类效果; Keywords hybrid clustering artificial fish swarm algorithm optimized parameters k-medoids algorithm clustering effect; 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

题名红斑鳞状皮肤病的聚类分析被引量：4: 6; 作者张宜谢娟英李静陈媛媛贺瑞瑞李燕; 机构陕西师范大学计算机科学学院; 出处《济南大学学报（自然科学版）》北大核心 2017年第3期181-187,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61673251) 陕西省科技攻关项目(2013K12-03-24) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK201503067); 文摘针对红斑鳞状皮肤病鉴别诊断难题,提出利用聚类分析进行诊断;采用3种k-均值、2种k-中心点、最小生成树以及密度峰值点快速搜索聚类算法对该疾病数据进行分析,比较各算法对该疾病的聚类误差平方和、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数以及聚类准确率;比较各算法对预处理的数据子集的聚类结果与文献中采用k-均值算法对未预处理的该数据子集的聚类结果。结果表明:邻域k-中心点算法对红斑鳞状皮肤病有很好的聚类效果,聚类准确率、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数均优于对比算法,密度全局k-均值算法的聚类效果次之,全局k-均值算法取得最佳聚类误差平方和;k-均值算法对预处理数据子集的聚类准确率最高,邻域k-中心点与密度全局k-均值算法的聚类准确率相等;数据预处理可提高k-均值算法对该疾病的诊断准确率。; 关键词红斑鳞状皮肤病 k-均值算法 k-中心点算法最小生成树密度峰值点聚类分析; Keywords erythemato-squamous disease k-means algorithm k-medoids algorithm minimum spanning tree densitypeak clustering analysis; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名失稳模态识别方法及其在动态安全域中的运用被引量：9: 7; 作者闵亮余贻鑫 Stephen T Lee Pei Zhang; 机构天津大学电气与自动化工程学院美国电力科学研究院; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期28-32,共5页; 基金国家重点基础研究专项经费资助项目(G1998020307); 文摘提出了一种快速识别初始运行点附近失稳模态的方法,该方法基于大量计算观察到的初始运行点附近不同运行点注入下模型的可达性格纳姆矩阵元素近乎不变的性质,将基于K-中心点算法的同调识别和初加速度法相结合,快速识别初始运行点附近的失稳模态,为实用动态安全域(PDSR)直接法提供了临界点搜索建议,改善了PDSR法。该方法的有效性在New England 10机39节点系统得到了验证。; 关键词实用动态安全域可达性格纳姆矩阵 k-中心点算法同调识别失稳模态; Keywords practical dynamic security region (PDSR) reachability Grammiam k-medoids algorithm coherency identification instability mode; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名WEKA数据挖掘平台及其二次开发被引量：35: 8; 作者陈慧萍林莉莉王建东苗新蕊; 机构河海大学计算机信息工程学院南京航空航天大学信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第19期76-79,共4页; 基金国家重点基础研究发展规划(973)(the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.G1999032701); 文摘在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了将k-中心点轮换算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,并对嵌入的算法和原有聚类算法进行了对比分析。该算法改进了传统的k-中心点算法,避免陷入局部最优,而且它对初始点不太敏感,可以获取更好的聚类效果。; 关键词数据挖掘 WEKA平台聚类 k-中心点轮换算法; Keywords data mining WEKA platform clustering k-medoids substitution algorithm; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于K-中心点聚类算法的论坛信息识别技术研究	王燕吴灏毛天宇	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2009	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	正交小波变换k-中心点聚类算法在故障诊断中的应用	李卫鹏曹岩李丽娟	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2021	11	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于粒子群的聚类算法	姚丽娟罗可孟颖	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	14	在线阅读下载PDF 职称材料
4	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
5	基于优化人工鱼群算法的混合聚类研究	田琳田力威刘启文	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2014	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	红斑鳞状皮肤病的聚类分析	张宜谢娟英李静陈媛媛贺瑞瑞李燕	《济南大学学报（自然科学版）》北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	失稳模态识别方法及其在动态安全域中的运用	闵亮余贻鑫 Stephen T Lee Pei Zhang	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2004	9	在线阅读下载PDF 职称材料
8	WEKA数据挖掘平台及其二次开发	陈慧萍林莉莉王建东苗新蕊	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	35	在线阅读下载PDF 职称材料