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基于同态加密和K-means聚类算法的用户充电模式聚类和需求响应潜力评估
1
作者 杨景旭 郑楷洪 +1 位作者 周尚礼 曾璐琨 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第4期101-109,117,共10页
为解决利用单充电站数据进行用户充电模式提取不准确、不全面的问题,提出在保证用户隐私安全的前提下充分利用区域内多个充电站充电数据来提取用户的充电模式,基于同态加密和K-means聚类算法提出用户充电模式聚类模型和需求响应潜力评... 为解决利用单充电站数据进行用户充电模式提取不准确、不全面的问题,提出在保证用户隐私安全的前提下充分利用区域内多个充电站充电数据来提取用户的充电模式,基于同态加密和K-means聚类算法提出用户充电模式聚类模型和需求响应潜力评估方法。综合考虑不同充电模式在起始充电时间、充电时长和充电功率方面的差异,提出充电模式综合误差作为新的充电模式聚类标准,基于此提出基于手肘法的最优聚类数确定方法。提出基于同态加密算法的用户充电模式提取方案,阐述了方案的参与主体、密钥和随机数管理、数据链式加密操作、算法步骤。提出综合考虑用户日充电频率、充电模式的需求响应时段重合度、充电功率以及充电概率的用户需求响应潜力评估和排序方法,基于此提出充电站充电负荷需求响应潜力计算方法。通过算例验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 同态加密 充电模式 需求响应 充电站 聚类 k-means聚类算法
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基于主成分分析的K-Means聚类算法在实时洪水预报中的应用
2
作者 温娅惠 霍文博 刘龙庆 《水文》 北大核心 2025年第5期36-43,共8页
为更高效利用黄河源区宝贵水资源,挖掘更多历史洪水信息提高洪水预报精度,以龙羊峡水库入库站唐乃亥站洪水为研究对象,提出一种融合主成分分析与K-Means聚类的洪水分类及参数优化方法。基于1956—2023年长系列水文资料构建多维洪水特征... 为更高效利用黄河源区宝贵水资源,挖掘更多历史洪水信息提高洪水预报精度,以龙羊峡水库入库站唐乃亥站洪水为研究对象,提出一种融合主成分分析与K-Means聚类的洪水分类及参数优化方法。基于1956—2023年长系列水文资料构建多维洪水特征指标体系,通过主成分分析提取累积方差贡献率达90%以上的4个主成分,结合K-Means算法将77场历史洪水划分为短时缓涨型、均匀宽峰型和长时高峰型,并使用垂向混合产流模型和新安江模型对分类洪水进行模拟。结果表明:分类洪水模拟精度高于未分类洪水,率定期垂向混合产流模型洪峰、洪量精度分别提高1.45%、0.68%;新安江模型相应提升1.58%、0.34%。检验期分类参数使洪峰误差控制在10%以内,峰现时间合格率达100%,洪量误差最大降幅达12.78%。研究证实,融合主成分分析与K-Means聚类的洪水分类及参数优化方法可显著提升模型预报精度,为黄河流域防洪安全与水资源高效利用提供科学支撑。 展开更多
关键词 黄河源区 主成分分析 k-means聚类方法 实时预报 特征指标
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一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法研究 被引量：4
3
作者 刘红达 王福顺 +3 位作者 孙小华 张广辉 王斌 何振学 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期156-162,共7页
为改进传统K-Means聚类算法中因随机选取初始聚类中心而导致聚类结果不稳定且效率低的缺点,提出一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法(AGDE-KM)。首先,设计自适应操作算子来提升算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度;其次,设计多... 为改进传统K-Means聚类算法中因随机选取初始聚类中心而导致聚类结果不稳定且效率低的缺点,提出一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法(AGDE-KM)。首先,设计自适应操作算子来提升算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度;其次,设计多变异策略并引入权重系数,在算法的不同进化阶段发挥不同变异策略的优势,平衡算法的全局和局部搜索能力,加快算法的收敛速度;最后,提出一种基于当前种群最佳个体的高斯扰动交叉操作,为个体提供更优进化方向的同时保持种群在“维”上的多样性,避免算法陷入局部最优。将算法停止执行时输出的最优解作为初始聚类中心替代传统K-Means随机选取的聚类中心。将提出算法在UCI公共数据库中的Vowel、Iris、Glass数据集和合成数据集Jcdx上进行对比实验,误差平方和(SSE)相对于传统K-Means分别减小5.65%、19.59%、13.31%、6.1%,聚类时间分别减少83.03%、81.33%、77.47%、92.63%。实验结果表明,提出的改进算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,显著提升了聚类的效果、效率和稳定性。 展开更多
关键词 k-means聚类算法 差分进化算法 多变异策略 高斯扰动 UCI数据库 聚类中心优化
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利用向量回归和K-means聚类算法优化智慧农业大棚的灌溉系统 被引量：4
4
作者 刘宇倩 于鑫 +3 位作者 解程林 邢佳慧 徐瑶 姜亿龙 《种子科技》 2024年第13期97-100,共4页
探讨了智慧农业大棚在中国农业发展中的重要性,尤其是在提升农业灌溉效率方面的作用。智慧农业大棚通过集成的先进传感器技术,实现了对农作物生长环境的实时监控与智能控制,关注温度、湿度、光照等关键参数。该技术的应用不仅提升了灌... 探讨了智慧农业大棚在中国农业发展中的重要性,尤其是在提升农业灌溉效率方面的作用。智慧农业大棚通过集成的先进传感器技术,实现了对农作物生长环境的实时监控与智能控制,关注温度、湿度、光照等关键参数。该技术的应用不仅提升了灌溉效率,减少了人力资源消耗量,但也提出了水资源浪费的问题。针对此问题,提出了一个结合支持向量回归(SVR)和K-means聚类算法的智能灌溉模型,旨在实现精准灌溉和优化水资源利用,推动农业生产朝着更高效、环保和可持续的方向发展。介绍了智慧农业温室大棚设计,包括温室大棚本体、喷淋机构、过滤机构和连接机构,通过雨水收集机制来节约用水,进一步体现智慧农业在资源利用和环保方面的优势。 展开更多
关键词 大数据 精准灌溉 支持向量回归(SVR) k-means聚类算法
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一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法 被引量：6
5
作者 段赛男 焦瑞莉 吴成来 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期178-192,共15页
鉴于以往基于污染物浓度时间序列进行分析的沙尘天气识别方法在判断标准上存在一定的主观性,本文提出一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法。本方法利用环境监测总站的PM2.5和PM10小时浓度资料进行聚类,首先选取最优的分类数... 鉴于以往基于污染物浓度时间序列进行分析的沙尘天气识别方法在判断标准上存在一定的主观性,本文提出一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法。本方法利用环境监测总站的PM2.5和PM10小时浓度资料进行聚类,首先选取最优的分类数目K进行聚类,其次对聚类结果中离散程度较高的类别进行再次聚类,直到无需分类。将本方法应用于西安市2018年2~4月沙尘天气的识别中,结果表明,本方法可有效识别主要沙尘天气。此外,利用本方法可得到沙尘天气典型特征:PM2.5占PM10浓度的比例小于43.5%、PM10浓度高于228μg/m^(3,)符合沙尘天气期间PM10浓度较高且以粗颗粒物为主的物理特征。总体上看,本方法物理基础清晰,可操行性强,适用于大规模数据处理,具有较好的实用价值和应用前景。 展开更多
关键词 沙尘天气识别 k-means 聚类 客观识别 PM2.5 PM10
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融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法 被引量：2
6
作者 尹宏伟 杭雨晴 胡文军 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期80-88,共9页
传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,... 传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,以提高聚类性能。其次,利用近邻簇搜索技术对各类簇进行自适应的区域分割,以减少冗余计算,提高算法执行效率。最后,为验证所提方法的有效性,在多个合成数据集和真实数据集上分别进行测试。实验结果表明:所提算法聚类性能和执行效率优于其他算法;在添加10%异常样本的Wine数据集上准确度可达0.911。 展开更多
关键词 聚类 k-means 异常检测 区域分割 近邻簇搜索 自适应
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基于K-Means聚类算法的秀场服装用色风格 被引量：6
7
作者 陈郁 雷聪聪 《服装学报》 CAS 北大核心 2024年第3期268-273,共6页
针对传统手抄方法进行秀场色彩分析效率低下的问题,使用自动抠像算法提取秀场中的服装,根据服装图片RGB属性值,采用K-means聚类算法实现服装色彩聚类,得出当季服装用色风格。结果表明,秀场服装色彩自动聚类的方法较人工统计法效率大幅... 针对传统手抄方法进行秀场色彩分析效率低下的问题,使用自动抠像算法提取秀场中的服装,根据服装图片RGB属性值,采用K-means聚类算法实现服装色彩聚类,得出当季服装用色风格。结果表明,秀场服装色彩自动聚类的方法较人工统计法效率大幅度提高,输出的分析结果可以更直观呈现当季知名品牌用色风格和趋势,为设计师确定服装用色提供参考。 展开更多
关键词 服装色彩 色彩统计 聚类算法 秀场服装 用色风格
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基于免疫规划的K-means聚类算法 被引量：81
8
作者 行小帅 潘进 焦李成 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期605-610,共6页
在分析K means聚类算法的优越性和存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———基于免疫规划的K means聚类算法 .理论分析和仿真结果表明 ,该算法不仅有效地克服了传统的K means聚类算法易陷入局部极小值的缺点 ,而且明显地避免了... 在分析K means聚类算法的优越性和存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———基于免疫规划的K means聚类算法 .理论分析和仿真结果表明 ,该算法不仅有效地克服了传统的K means聚类算法易陷入局部极小值的缺点 ,而且明显地避免了对初始化选值敏感性的问题 ,同时也有较快的收敛速度 . 展开更多
关键词 k-means聚类算法 免疫规划 数据挖掘 知识发现 学习方法
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对k-means聚类算法的改进 被引量：48
9
作者 袁方 孟增辉 于戈 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第36期177-178,232,共3页
提出了一种k-means聚类算法中寻找初始聚类中心的新方法。算法首先计算样本间的距离,然后根据样本点之间的距离寻找有可能是一类的数据,依据这些样本点形成初始聚类中心,从而得到较好的聚类结果。实验表明,改进后的方法相对于随机选取... 提出了一种k-means聚类算法中寻找初始聚类中心的新方法。算法首先计算样本间的距离,然后根据样本点之间的距离寻找有可能是一类的数据,依据这些样本点形成初始聚类中心,从而得到较好的聚类结果。实验表明,改进后的方法相对于随机选取初始聚类中心具有较高的准确率。 展开更多
关键词 k-means聚类算法 聚类 模式识别
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一种改进的K-means聚类算法的图像检索方法 被引量：18
10
作者 吕明磊 刘冬梅 曾智勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第8期285-288,共4页
分析了K-means聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种改进的K-means聚类算法的图像检索方法。它首先计算图像特征库里面的所有颜色直方图特征之间的欧氏距离;然后根据"两个对象距离越近,相似度越大"[1]这一原理,找到符合条... 分析了K-means聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种改进的K-means聚类算法的图像检索方法。它首先计算图像特征库里面的所有颜色直方图特征之间的欧氏距离;然后根据"两个对象距离越近,相似度越大"[1]这一原理,找到符合条件的特征向量作为K-means聚类的初始类心进行聚类;最后进行图像检索。实验结果表明,本算法具有较高的检索准确率。 展开更多
关键词 聚类 k-means聚类算法 颜色直方图特征 图像检索 特征提取
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基于改进K-means聚类算法的组合模型建模 被引量：18
11
作者 杨慧中 董陶 陶洪峰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2013年第2期201-203,208,共4页
在传统的K-means聚类算法中,初始聚类是随机选取的,其聚类结果易随着不同的初始聚类中心波动。针对这一问题,首先采用最大距离积法对传统K-means聚类算法的初始聚类中心进行了优化。同时定义了一种新的目标函数并将其引用到传统的K-mean... 在传统的K-means聚类算法中,初始聚类是随机选取的,其聚类结果易随着不同的初始聚类中心波动。针对这一问题,首先采用最大距离积法对传统K-means聚类算法的初始聚类中心进行了优化。同时定义了一种新的目标函数并将其引用到传统的K-means聚类算法中,以实现对聚类结构类别数K的优化选择。将训练集样本数据经上述方法聚类后,再将各个子类分别建立基于支持向量机的子模型,通过开关切换的方式连接各子模型得到组合的支持向量机模型。将该方法应用于双酚A生产过程的缩合反应单元溶解罐出口苯酚含量的软测量建模。工业实例仿真结果表明:该算法能较好地跟踪苯酚含量的变化趋势,有效地改善了数据分类效果,提高了软测量模型的估计精度,显示了它在工业领域的应用潜力。 展开更多
关键词 k-means聚类算法 目标函数 初始聚类中心 组合支持向量机
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k-means聚类算法在织物疵点检测中的应用 被引量：6
12
作者 张缓缓 赵娟 +3 位作者 李仁忠 李鹏飞 景军锋 邬红霞 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2016年第3期11-14,共4页
为检测常见织物的各种疵点,提出一种基于k-means聚类的织物疵点检测方法。对采集的图像进行中值滤波,以减轻纹理对疵点检测的影响,并利用方差采样算法增强织物的疵点特征信息;利用k-means聚类算法对方差采样后的图像进行处理,使得疵点... 为检测常见织物的各种疵点,提出一种基于k-means聚类的织物疵点检测方法。对采集的图像进行中值滤波,以减轻纹理对疵点检测的影响,并利用方差采样算法增强织物的疵点特征信息;利用k-means聚类算法对方差采样后的图像进行处理,使得疵点区域被划分一类,非疵点区域划分为一类。最后经过二值化,分割出疵点。实验证明,该方法能快速、准确的检测出织物的常见疵点。与其他方法相比,文章提出的算法采用聚类思想对织物疵点进行分割,不需要利用正常织物图像进行阈值计算;另外经过方差采样算法处理后疵点信息明显增强,使得疵点信息与纹理明显不同,从而使聚类更为准确,增加了检测的准确度。 展开更多
关键词 疵点检测 织物疵点 k-means聚类算法 方差采样
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基于改进K-means聚类算法的室内WLAN定位研究 被引量：14
13
作者 陈望 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 曹传玲 常春 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期11-14,共4页
位置指纹法定位中所建立的位置指纹库能否正确反映指纹信号与位置之间的映射关系将影响最终定位效果。本文将一种改进的K-means聚类算法运用于WLAN室内指纹数据库的建立,较之传统K-means聚类算法所建立的指纹数据库,采用了改进K-means... 位置指纹法定位中所建立的位置指纹库能否正确反映指纹信号与位置之间的映射关系将影响最终定位效果。本文将一种改进的K-means聚类算法运用于WLAN室内指纹数据库的建立,较之传统K-means聚类算法所建立的指纹数据库,采用了改进K-means聚类算法所建立起来的指纹数据库优化了初始聚类中心选择方法及准则函数,避免了被聚类的指纹数据陷入局部解现象。实验结果表明:本文所提算法建立的指纹数据库可提高WLAN室内定位精度,缩短定位时间。 展开更多
关键词 无线通信技术 WLAN定位 位置指纹 k-means聚类算法 数据挖掘
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基于K-means聚类算法的公交运营时段分析 被引量：19
14
作者 沈吟东 张仝辉 徐甲 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期87-93,共7页
公交车辆在高低峰等不同时段的运营时间差异较大,因此,只有对各时段的运营时间分别加以分析才能准确掌握运营时间规律,这对提高公交运营方案的准点率具有重要影响,是公交运营分析和优化调度等工作的不可或缺的重要基础.目前我国公交时... 公交车辆在高低峰等不同时段的运营时间差异较大,因此,只有对各时段的运营时间分别加以分析才能准确掌握运营时间规律,这对提高公交运营方案的准点率具有重要影响,是公交运营分析和优化调度等工作的不可或缺的重要基础.目前我国公交时段划分主要依据人工经验,简单且粗糙.本文基于大量GPS运营数据,创新性地将K-means聚类算法应用于运营时段划分,并结合公交样本数据特点,提出一种改进的K-means聚类算法,其中改进了传统的初始簇中心选择方法,并设计了利用三角形不等式减少不必要的距离计算和基于模糊聚类思想的簇中心更新算法.十堰市和海口市公交的案例分析表明,本文的K-means聚类方法可行,改进算法的计算效率更高,划分的时段与实际调研分析结果更加吻合. 展开更多
关键词 智能公交 时段划分 k-means聚类算法 运营分析 数据挖掘
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MapReduce框架下基于抽样的分布式K-Means聚类算法 被引量：7
15
作者 杨杰明 吴启龙 +3 位作者 曲朝阳 杨烁 阚中峰 高冶 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期109-115,共7页
提出一种MapReduce框架下基于抽样的分布式K-Means聚类算法,解决海量数据环境下并行执行K-Means算法时,时间开销较大的问题.该算法使用抽样方法,在保证数据分布不变的前提下,对数据集的规模进行约减,并在MapReduce框架下对聚类算法进行... 提出一种MapReduce框架下基于抽样的分布式K-Means聚类算法,解决海量数据环境下并行执行K-Means算法时,时间开销较大的问题.该算法使用抽样方法,在保证数据分布不变的前提下,对数据集的规模进行约减,并在MapReduce框架下对聚类算法进行优化.实验结果表明,该算法在保持良好聚类效果的同时,能有效缩短聚类时间,对大规模数据集具有较高的执行效率和较好的可扩展性. 展开更多
关键词 抽样 MAPREDUCE 分布式计算 k-means聚类算法
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基于K-means聚类算法的草莓灌溉策略研究 被引量：15
16
作者 李莉 王宏康 +3 位作者 吴勇 陈士旺 王海华 SIGRIMIS N A 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期295-302,共8页
为进一步提高日光温室封闭式栽培下草莓灌溉水肥利用率,研究了基质含水率和温度影响下的草莓灌溉策略优化方法。采用土壤水分传感器对草莓果期基质含水率进行实时监测,通过对基质含水率随时间变化的规律分析,并结合日平均温度进行K-mean... 为进一步提高日光温室封闭式栽培下草莓灌溉水肥利用率,研究了基质含水率和温度影响下的草莓灌溉策略优化方法。采用土壤水分传感器对草莓果期基质含水率进行实时监测,通过对基质含水率随时间变化的规律分析,并结合日平均温度进行K-means聚类分析,提出一种草莓优化灌溉策略。试验结果表明,灌溉第1阶段基质含水率快速上升,在灌溉结束时达到峰值,每次灌溉基质含水率平均提高21.5个百分点;第2阶段快速下降,在20 min内基质含水率平均下降3.5个百分点;第3阶段变化趋于平稳,在30 min内基质含水率平均下降1.2个百分点。在每个灌溉周期内,含水率呈线性下降趋势,在整个果期内,其斜率随日平均温度的升高逐渐增加,由0.0114增加至0.0365。研究结果表明,根据基质含水率变化和日平均温度区间进行定量灌溉,理论上果期每株草莓仅需要4.51 L水,可节水15.4%,该方法能有效提高水肥利用率,实现节水节肥。 展开更多
关键词 草莓 灌溉策略 k-means聚类算法 基质含水率 日平均温度 水肥一体化
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基于集群环境的K-Means聚类算法的并行化 被引量：10
17
作者 王辉 张望 范明 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第4期42-45,共4页
K-Means聚类算法在面对海量数据时,时间和空间的复杂性已成为K-Means聚类算法的瓶颈。在充分研究传统K-Means聚类算法的基础上,提出了基于集群环境的并行K-Means聚类算法的设计思想,给出了其加速比估算公式,并通过实验证明了该算法的正... K-Means聚类算法在面对海量数据时,时间和空间的复杂性已成为K-Means聚类算法的瓶颈。在充分研究传统K-Means聚类算法的基础上,提出了基于集群环境的并行K-Means聚类算法的设计思想,给出了其加速比估算公式,并通过实验证明了该算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 集群 并行 k-means聚类算法
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基于K-means聚类算法的复杂网络社团发现新方法 被引量：18
18
作者 赵凤霞 谢福鼎 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第6期2041-2043,2049,共4页
提出了一种基于K-means聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确... 提出了一种基于K-means聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确定网络理想的社团结构。该算法有效地避免了K-means聚类算法对初始化选值敏感性的问题。通过Zachary Karate Club和College Football Network两个经典模型验证了该算法的可行性。 展开更多
关键词 复杂网络 社团结构 k-means聚类算法 节点关联度
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基于局部搜索机制的K-Means聚类算法 被引量：2
19
作者 孙越恒 李志圣 何丕廉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期15-17,共3页
K-Means聚类算法的结果质量依赖于初始聚类中心的选择。该文将局部搜索的思想引入K-Means算法,提出一种改进的KMLS算法。该算法对K-Means收敛后的结果使用局部搜索来使其跳出局部极值点,进而再次迭代求优。同时对局部搜索的结果使用K-Me... K-Means聚类算法的结果质量依赖于初始聚类中心的选择。该文将局部搜索的思想引入K-Means算法,提出一种改进的KMLS算法。该算法对K-Means收敛后的结果使用局部搜索来使其跳出局部极值点,进而再次迭代求优。同时对局部搜索的结果使用K-Means算法使其尽快到达一个局部极值点。理论分析证明了算法的可行性和有效性,而在标准文本集上的文本聚类实验表明,相对于传统的K-Means算法,该算法改进了聚类结果的质量。 展开更多
关键词 k-means聚类算法 局部搜索机制 KMLS算法 文本聚类
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基于K-means聚类算法和信息熵的页面排序算法研究 被引量：1
20
作者 黄贤英 张金鹏 陈微微 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第5期1695-1699,共5页
针对经典的PageRank算法存在的偏重历史网页、主题漂移、平分网页链接权重等缺陷,引入了向量空间模型和信息论中的信息熵,提出一种改进的PRKE算法。该算法用表征网页特征的关键词构成的向量来表示网页,用关键词在网页中所占的权重作为... 针对经典的PageRank算法存在的偏重历史网页、主题漂移、平分网页链接权重等缺陷,引入了向量空间模型和信息论中的信息熵,提出一种改进的PRKE算法。该算法用表征网页特征的关键词构成的向量来表示网页,用关键词在网页中所占的权重作为向量中各个分量的权值;对已存在的网页采用K-means聚类算法进行聚类,以信息熵的形式表征各个簇的权值,完成对网页的宏观排序;融入了时间因子和主题相关度等参数,完成对网页的微观排序。实验结果表明,改进的PRKE算法相对于经典的PageRank算法在首页命中率、检索准确性等方面获得了较大的提高。 展开更多
关键词 搜索引擎 PAGERANK算法 k-means聚类算法 信息熵 页面排序
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