期刊文献+
共找到159篇文章
< 1 2 8 >
每页显示 20 50 100
基于网格的K-均值聚类分析算法的研究 被引量:6
1
作者 赵冬玲 冯艳若 潘正运 《科技通报》 北大核心 2014年第7期175-178,共4页
在K-均值聚类分析算法和网格聚类算法基础上,对两种算法进行整合并提出了一种新的KG.CA聚类分析算法。通过对计算密度阀值的函数的改进,本文提出了一种基于网格的K-均值聚类分析算法。最后通过详细的数据分析和计算验证KGCA聚类分析算... 在K-均值聚类分析算法和网格聚类算法基础上,对两种算法进行整合并提出了一种新的KG.CA聚类分析算法。通过对计算密度阀值的函数的改进,本文提出了一种基于网格的K-均值聚类分析算法。最后通过详细的数据分析和计算验证KGCA聚类分析算法可以有效降低凝聚度,和提高分离度从而有效提高聚类效率。 展开更多
关键词 k-均值聚类分析算法 网格聚类算法 凝聚度
在线阅读 下载PDF
K-均值聚类算法下通信网络异常流量数据动态检测方法
2
作者 宋敏 代倩文 《通信电源技术》 2025年第4期177-179,共3页
为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,... 为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,IP)随机映射技术,进行异常流量的动态检测。对比实验结果表明,设计的方法可以提取通信网络异常流量数据的特征,精确检测异常流量数据幅值。 展开更多
关键词 k-均值聚类算法 异常数据检测方法 动态检测 通信网络 滑动窗口
在线阅读 下载PDF
改进的k-均值算法在聚类分析中的应用 被引量:3
3
作者 顾洪博 张继怀 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2010年第4期484-489,共6页
介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验... 介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验和应用。结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择初始聚类中心的影响也有所降低。 展开更多
关键词 k-均值算法 初始聚类中心 距离法 孤立点
在线阅读 下载PDF
基于赤平极射投影和K-均值聚类算法的优势结构面分析 被引量:15
4
作者 王俊杰 冯登 +1 位作者 柴贺军 刘云飞 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期74-81,共8页
对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析... 对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。传统的结构面组数划分方法比较粗糙,分析结果有很大的主观因素,无法准确地给出结构面的优势产状,使得其结果在实际工程中使用不便。以结构面交线的筛选和分析为突入点,借助于赤平极射投影法,在楔形体滑移分析中首先确定可能的滑移区域,筛选出可能滑移的结构面交线,缩小计算范围,采用K-均值聚类算法和有效性检验,根据赤平极射投影分析得到滑移区域的对称轴中心作为初始凝聚点,通过多次迭代计算得到滑移区域内的优势结构面交线。将该方法用于重庆万盛黑山谷的岩质滑坡中,结果表明,将赤平极射投影与K-均值聚类算法相结合,计算得到的优势结构面交线分类合理,结果可靠,可以准确地确定结构面交线的优势产状。 展开更多
关键词 岩质边坡 优势结构面交线 赤平极射投影 k-均值聚类算法
在线阅读 下载PDF
基于K-均值聚类分析的城市道路汽车行驶工况构建方法研究 被引量:29
5
作者 彭育辉 杨辉宝 +1 位作者 李孟良 乔学齐 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2017年第11期13-18,共6页
以实时采集的乘用车行驶数据为数据源,进行了城市道路汽车行驶工况构建方法的研究。分别运用运动学片段分析法、主成分分析法和K均值聚类分析法对实测数据进行降维和分类,提出以Silhouette函数实现对聚类结果的筛选,以减少人为选择的误... 以实时采集的乘用车行驶数据为数据源,进行了城市道路汽车行驶工况构建方法的研究。分别运用运动学片段分析法、主成分分析法和K均值聚类分析法对实测数据进行降维和分类,提出以Silhouette函数实现对聚类结果的筛选,以减少人为选择的误差,并根据聚类中心的大小筛选所需运动学片段构建候选工况。在目标代表工况的遴选方面,提出了综合6个特征参数和最大SAFD差异值的评价标准。最后通过试验验证了该行驶工况构建方法的有效性和精确性。 展开更多
关键词 汽车行驶工况 运动学片段 主成分分析 k-均值聚类分析
在线阅读 下载PDF
基于K均值和免疫算法的聚类分析 被引量:5
6
作者 谢储晖 刘韬 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第5期87-90,共4页
在分析了经典K均值聚类算法的基础上,提出了一种基于K均值和免疫算法的聚类分析算法,理论分析和实验显示,该算法具有全局寻优能力和对初始数据输入鲁棒性,算法具有计算效率高、聚类能力强的特点.
关键词 K均值 免疫算法 聚类分析
在线阅读 下载PDF
基于粒子群和K-均值聚类算法的学生心理分析方法研究 被引量:8
7
作者 刘婷 《电子设计工程》 2018年第19期75-79,共5页
随着高校学生人数的不断增多,评估与采集学生信息剧增,传统的学生评估与管理方式已不能满足需求。针对此问题,文中在研究了现有学生心理状态评估方法的基础上提出一种基于粒子群和K-均值聚类算法的学生心理分析方法。该方法弥补了全局... 随着高校学生人数的不断增多,评估与采集学生信息剧增,传统的学生评估与管理方式已不能满足需求。针对此问题,文中在研究了现有学生心理状态评估方法的基础上提出一种基于粒子群和K-均值聚类算法的学生心理分析方法。该方法弥补了全局优化中K-均值聚类算法的不足,结合粒子群算法,对学生的综合情况进行分析研究,从而为老师与学生的交互提供了良好的平台。最后通过比较所提算法与K-均值聚类算法、人工评估及基于遗传算法的K-均值聚类算法的学生心理分析结果,从结果中可看出文中所提的基于粒子群和K-均值聚类算法对学生心理分析评估更加客观与全面,有利于教师提高工作效率,及时发现问题,且增强与学生间的沟通。 展开更多
关键词 学生心理分析 k-均值聚类算法 粒子群优化算法 学生管理
在线阅读 下载PDF
基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法分析 被引量:3
8
作者 何芳州 《现代电子技术》 北大核心 2020年第18期26-29,共4页
超像素作为一种图像预处理技术,在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。该文研究的重点就是基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法的具体应用,针对单板彩色图像,提出一种基于彩色RGB空间通道的K-均值优化初始中心聚类分割方法,并... 超像素作为一种图像预处理技术,在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。该文研究的重点就是基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法的具体应用,针对单板彩色图像,提出一种基于彩色RGB空间通道的K-均值优化初始中心聚类分割方法,并与SLIC进行了分析,得到一种新的SLIC算法(WKK-SLIC算法)。该算法是基于优化加权K-means聚类初始中心点为基础,对彩色图像进行分割处理。在该算法中,通过运用密度敏感相似度对空间像素点密度生成聚类初始中心完成计量,所得聚类结构较稳定且经试验结果表明,在进行图像分割时该算法各方面的性能都要优于其他算法,具有更高的稳定性与准确性。 展开更多
关键词 彩色图像 聚类算法 加权k-均值 优化初始中心 图像分割 试验分析
在线阅读 下载PDF
K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估 被引量:1
9
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%。 展开更多
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
在线阅读 下载PDF
K-均值聚类分析法在目标威胁评估中的合理性检验 被引量:5
10
作者 杨聪 夏学成 +1 位作者 黎铁冰 黄傲林 《舰船电子工程》 2017年第11期21-23,86,共4页
结合现代防空作战的特点,为了对空中目标进行合理的威胁评估,论文提出了基于K-均值聚类分析法的目标威胁评估的方法,并结合层次分析法对K-均值聚类分析法评估的合理性进行判断,充分利用客观和主观相结合的方法,提高了评估方法的可信度,... 结合现代防空作战的特点,为了对空中目标进行合理的威胁评估,论文提出了基于K-均值聚类分析法的目标威胁评估的方法,并结合层次分析法对K-均值聚类分析法评估的合理性进行判断,充分利用客观和主观相结合的方法,提高了评估方法的可信度,克服了单一评估方法的缺陷。论文首先对K-均值聚类分析法的原理和基本步骤进行了阐述,再针对评估结果的不足提出了层次分析法的排序模型,结合排序对聚类结果进行分析,使评估更加趋于合理性。 展开更多
关键词 k-均值聚类分析 层次分析 威胁评估
在线阅读 下载PDF
基于K-均值聚类分析的风力机功率曲线统计应用 被引量:1
11
作者 宋聚众 兰杰 +1 位作者 林淑 莫尔兵 《东方汽轮机》 2017年第2期46-50,共5页
风力机相关数据的处理对风力机能否正常发电无影响,但对风力机性能的分析却至关重要。文章以风力机的功率曲线为研究对象,把SCADA数据记录分为两类,采用模式识别的K-均值聚类分析方法排除掉无效数据点,能够以统一的算法处理不同类型的... 风力机相关数据的处理对风力机能否正常发电无影响,但对风力机性能的分析却至关重要。文章以风力机的功率曲线为研究对象,把SCADA数据记录分为两类,采用模式识别的K-均值聚类分析方法排除掉无效数据点,能够以统一的算法处理不同类型的散点图,通过.NET平台有效地结合EXCEL的数据统计功能和VB语言的逻辑和流程控制功能,准确、快速地开发出可视化软件,绘制好的功率曲线有助于用户直观地分析风力机的发电性能,为用户在风电场发电性能改进方面提供重要依据。 展开更多
关键词 功率曲线 聚类分析 k-均值 数据处理 .NET平台 VB
在线阅读 下载PDF
基于划分的K-均值初始聚类中心优化算法 被引量:35
12
作者 苏锦旗 薛惠锋 詹海亮 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第1期8-11,共4页
提出了一种新的初始化K-means的聚类算法,该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心,从初始聚类中心出发,应用K-means聚类算法,得到聚类结果.实验表明,该算法能产生高质量的聚类结果、较少的迭代次数,优于K-means算法中... 提出了一种新的初始化K-means的聚类算法,该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心,从初始聚类中心出发,应用K-means聚类算法,得到聚类结果.实验表明,该算法能产生高质量的聚类结果、较少的迭代次数,优于K-means算法中传统的聚类中心初始化算法. 展开更多
关键词 k-均值算法 中心点划分 聚类分析
在线阅读 下载PDF
基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术研究 被引量:24
13
作者 蔡锷 李阳阳 +2 位作者 李春明 谭晓伟 刘东民 《汽车技术》 北大核心 2015年第8期33-36,共4页
为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行... 为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行降维。然后基于K-均值的聚类算法,对降维后特征向量进行划分,按照离聚类中心最近的原则选择各聚类的短行程样本,将其合成为平均速度为21.51 km/h、持续时间为1 166 s、距离为6.9 km的西安市汽车行驶工况。对比表明,西安市汽车行驶工况接近于日本J10-15标准,但加速度参数要高很多。 展开更多
关键词 汽车 行驶工况合成 k-均值聚类算法 西安市
在线阅读 下载PDF
微分进化算法的优化研究及其在聚类分析中的应用 被引量:23
14
作者 梁聪刚 王鸿章 《现代电子技术》 北大核心 2016年第13期103-107,共5页
为了使微分进化算法在进化过程中充分挖掘和利用历史数据信息,提高它的全局搜索能力和收敛速度,提出了一种基于主成分的微分进化算法PCADE。该算法将种群空间映射到主成分空间从而得到一个由主成分构成的种群空间,在进化过程中前m个主... 为了使微分进化算法在进化过程中充分挖掘和利用历史数据信息,提高它的全局搜索能力和收敛速度,提出了一种基于主成分的微分进化算法PCADE。该算法将种群空间映射到主成分空间从而得到一个由主成分构成的种群空间,在进化过程中前m个主成分构成的个体可以直接进入下一代的进化,而剩余的N-m个个体则从原种群和主成分种群空间中选择出适应度值较高的个体进入下一代。实验结果表明改进算法在聚类分析中取得了较好的结果。 展开更多
关键词 微分进化算法 粒子群算法 主成分分析 聚类分析 k-均值聚类算法
在线阅读 下载PDF
基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测 被引量:21
15
作者 管硕 高军伟 +2 位作者 张彬 刘新 冷子文 《青岛大学学报(工程技术版)》 CAS 2014年第2期20-23,共4页
针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值... 针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时刻,预测曲线的收敛速度偏慢且效率偏低;而采用K-均值聚类算法的RBF神经网络,在实际输出波动较大时,预测输出的曲线收敛速度和准确度都较高,因此,本研究相对于普通的BP神经网络,有更高的预测精度和较好的收敛性。该研究适用于市区内的交通流预测。 展开更多
关键词 RBF神经网络 交通流 预测模型 k-均值聚类算法
在线阅读 下载PDF
大矢量空间聚类的遗传k-均值算法 被引量:6
16
作者 王磊 戚飞虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第9期1154-1156,共3页
基于遗传算法与k均值算法,提出了一种遗传k均值算法.该算法通过改进标准遗传操作和使用可变变异率,使其在大矢量空间聚类问题中表现良好的性能,克服了k均值聚类算法易于陷入局部最值和标准遗传交叉操作对聚类应用的不适应.
关键词 遗传算法 聚类 k-均值聚类算法 矢量空间
在线阅读 下载PDF
超音速飞行体激波信号的主成分分析和K-均值聚类 被引量:7
17
作者 字正华 石庚辰 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2004年第2期17-20,共4页
提出一种基于激波信号的超音速飞行体的目标分类方法,通过5.56 mm,7.62 mm和12.7 mm三种枪弹实测分析,提取信号的时域特征,用主成分分析法对信号的特征变量降维处理,用K-均值聚类算法进行聚类分析。对比直接用原始特征变量进行分类和经... 提出一种基于激波信号的超音速飞行体的目标分类方法,通过5.56 mm,7.62 mm和12.7 mm三种枪弹实测分析,提取信号的时域特征,用主成分分析法对信号的特征变量降维处理,用K-均值聚类算法进行聚类分析。对比直接用原始特征变量进行分类和经主成分分析处理后分类的效果,结果表明主成分分析的有效性和超音速目标分类识别的可行性。 展开更多
关键词 激波信号 主成分分析 k-均值聚类算法
在线阅读 下载PDF
基于K-均质聚类分析超低渗透率储层分类研究 被引量:4
18
作者 许君玉 许新 李远钦 《测井技术》 CAS CSCD 2017年第1期98-103,共6页
介绍了K-均值聚类分析基本原理,给出了对储层进行聚类分析和评价的方法,以松辽盆地南部十屋油田营城组储层为例编写程序进行了分类评价。在储层分类评价标准参数的选取中,采用实验室分析化验数据,选取了反映岩石宏观物理性质的孔隙度、... 介绍了K-均值聚类分析基本原理,给出了对储层进行聚类分析和评价的方法,以松辽盆地南部十屋油田营城组储层为例编写程序进行了分类评价。在储层分类评价标准参数的选取中,采用实验室分析化验数据,选取了反映岩石宏观物理性质的孔隙度、渗透率以及反映油气产出能力的排驱压力和反映岩石微观孔隙结构的平均孔隙半径。根据标准参数值,程序中将储层划分为4个类,即特低渗透率储层、超低渗透率Ⅰ类储层、超低渗透率Ⅱ类储层及非渗透储层。超低渗储层是研究区主要的储层类型。这种方法不仅可以自动识别储层类型,还可推广应用于划分地层岩性等研究中。 展开更多
关键词 测井评价 k-均值聚类分析 标准参数 储层分类 超低渗
在线阅读 下载PDF
改进的图像分割遗传K-均值聚类算法 被引量:9
19
作者 周萍 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期75-78,共4页
针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法。合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体编码相关的隶属矩阵... 针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法。合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体编码相关的隶属矩阵可有效地减少运算时间。实验结果表明,改进后的遗传K-均值聚类算法是行之有效的。 展开更多
关键词 图像分割 遗传k-均值聚类算法 特征向量 选择 变异
在线阅读 下载PDF
一种高效的全局K-均值算法 被引量:1
20
作者 梁鲜 曲福恒 +1 位作者 杨勇 才华 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2015年第3期112-115,共4页
针对全局K-均值算法时间复杂度大的问题,提出一种增量选择初始聚类中心的新方法。选择数据集中周围分布最密集的样本作为第一个初始聚类中心,选择最小化目标函数贡献大,并且和已有聚类中心距离远的样本作为下一个初始聚类中心。改进算... 针对全局K-均值算法时间复杂度大的问题,提出一种增量选择初始聚类中心的新方法。选择数据集中周围分布最密集的样本作为第一个初始聚类中心,选择最小化目标函数贡献大,并且和已有聚类中心距离远的样本作为下一个初始聚类中心。改进算法减少了增量选取初始聚类中心时的计算量,降低了时间复杂度。实验证明,改进算法与全局K-均值算法、快速全局K-均值算法相比,在不影响聚类效果的基础上,减少了聚类时间,与优化初始聚类中心的算法相比,聚类效果更优。 展开更多
关键词 聚类 k-均值算法 全局k-均值算法 快速全局k-均值算法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 8 下一页 到第
使用帮助 返回顶部