基于属性相关度的分类数据子空间聚类

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作者 庞宁 任彦豪 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2186-2192,共7页

针对分类数据,利用属性相关性与属性值的分布特征,提出一种子空间聚类算法。该算法采用基于互信息和联合熵的属性相关性度量方法,结合各属性值的分布特征,细化了属性子空间的度量粒度;以最大化簇内数据相似度为聚类目标,引入属性值作用... 针对分类数据,利用属性相关性与属性值的分布特征,提出一种子空间聚类算法。该算法采用基于互信息和联合熵的属性相关性度量方法,结合各属性值的分布特征,细化了属性子空间的度量粒度;以最大化簇内数据相似度为聚类目标,引入属性值作用力的概念,强化了关键属性值对簇内数据的紧凑作用,加快聚类迭代速度。在人工数据集和UCI数据集上,验证了算法的正确性,可伸缩性和可靠性。 展开更多

关键词 属性相关度 属性值权重 子空间聚类 分类数据 属性值作用力 互信息 频率分布

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基于价值特征的城乡文化遗产区域关联测度及体系建构——以山西省晋北区域为例

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作者 江鑫源 邓巍 《中国园林》 北大核心 2025年第6期109-116,共8页

城乡文化遗产是特定地理空间中的文化景观,在看似零散的空间表象下,有一套内在的整体逻辑与意义系统,蕴藏着多维度关联系统。新时期城乡文化遗产保护体系建构的主要目的,就是在一定的区域空间中,识别这套关联系统和价值特征,建构历史文... 城乡文化遗产是特定地理空间中的文化景观,在看似零散的空间表象下,有一套内在的整体逻辑与意义系统,蕴藏着多维度关联系统。新时期城乡文化遗产保护体系建构的主要目的,就是在一定的区域空间中,识别这套关联系统和价值特征,建构历史文化空间系统,从而使一个区域扑朔迷离的历史文化,变得能识、可读和有意义。基于新时期城乡文化遗产保护传承中凸显中华文明的重大需求,从城乡文化遗产多维价值特征出发,剖析遗产要素的关联性并建立区域关联测度模型,为准确识别区域关联形态、凝练核心价值、建构区域历史文化空间体系提供技术支撑,并通过山西省晋北区域的运用案例,以期为中国其他地域提供参考。 展开更多

关键词 风景园林 城乡文化遗产 保护传承 价值特征 区域关联测度 历史文化空间体系

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地震微相分析技术在大港滩海探区的应用 被引量：25

3

作者 张延章 廖前进 +1 位作者 范军侠 赵海宽 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期58-60,共3页

在大港滩海探区 ,依据复杂构造和复杂储集层分布区的不同地震 地质条件 ,优化选取地震微相聚类分析、地震沿层相干分析、地震属性信息优化、神经网络地震波形分类、全三维储集层特征反演等多种地球物理技术 ,进行地震微相分析和沉积微... 在大港滩海探区 ,依据复杂构造和复杂储集层分布区的不同地震 地质条件 ,优化选取地震微相聚类分析、地震沿层相干分析、地震属性信息优化、神经网络地震波形分类、全三维储集层特征反演等多种地球物理技术 ,进行地震微相分析和沉积微相划分 ,并结合构造背景资料 ,预测岩性圈闭可能发育的区带 ,获得了很好的钻探效果 ,证明在当前技术条件下 ,以宏观沉积相模型为指导 ,应用多种地震微相分析技术进行砂体和岩性油藏分布的预测研究是行之有效的。图 4参 展开更多

关键词 地震微相聚类分析 沿层相干分析 地震属性信息优化 神经网络地震波形分类 储集层特征反演

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基于时空聚类预测的共享单车调度优化研究 被引量：15

4

作者 陈植元 林泽慧 +1 位作者 金嘉栋 李建斌 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第1期146-158,共13页

无桩共享单车网络中存在着供需时空失衡现象,造成了共享资源的浪费及运营商管理成本的增加。为此,针对共享单车需求时间空间的分布特点,本文提出通过聚类分析的方法将具有相似时空属性的单位区域聚合为调度集群,使单车调度问题转化为有... 无桩共享单车网络中存在着供需时空失衡现象,造成了共享资源的浪费及运营商管理成本的增加。为此,针对共享单车需求时间空间的分布特点,本文提出通过聚类分析的方法将具有相似时空属性的单位区域聚合为调度集群,使单车调度问题转化为有时间窗与载重量限制的车辆路径问题,并提出加入衡量集群划分是否合理的惩罚成本,构建共享单车调度路径优化模型。最后,本文改进了贪心算法、遗传算法对模型进行求解,并对算法的调度效果进行比较,为共享单车调度问题提出了从网络分析到调度优化的完整框架和改进算法,具有一定借鉴意义。 展开更多

关键词 共享单车 优化调度 聚类分析 启发式算法 时空属性

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基于属性与对象关系信息的综合差异度计算 被引量：2

5

作者 高学东 吴玲玉 +1 位作者 武森 谷淑娟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期35-38,共4页

传统聚类算法仅考虑属性相似性,较少利用对象间的相互关系。为此,通过关系信息属性化操作,将关系数据转化为关系型属性数据,提出一种针对关系型属性的差异度计算方法。在此基础上,规范化属性变量中的区间和序数变量,将分类变量转变为二... 传统聚类算法仅考虑属性相似性,较少利用对象间的相互关系。为此,通过关系信息属性化操作,将关系数据转化为关系型属性数据,提出一种针对关系型属性的差异度计算方法。在此基础上,规范化属性变量中的区间和序数变量,将分类变量转变为二态变量,关系变量视为二态变量,提出一种兼顾属性与对象间关系信息的综合差异度计算方法。理论分析和实例结果表明,基于该差异度的聚类准确度更高,聚类结果的实用性更强。 展开更多

关键词 数据挖掘 属性空间聚类 关系型属性 综合差异度

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基于灰类敏感度系数的评价指标客观权重极大熵配置模型 被引量：5

6

作者 刘红旗 方志耕 +1 位作者 李维东 陶良彦 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第5期197-205,共9页

评价指标权重的确定是多属性决策问题中至关重要的环节。然而,既有研究利用评价指标值之间的差异性进行指标的客观赋权,往往忽略了评价指标对被评价对象全体及所在系统的重要性。本文基于事物自然本质属性差异,运用灰色关联聚类将评价... 评价指标权重的确定是多属性决策问题中至关重要的环节。然而,既有研究利用评价指标值之间的差异性进行指标的客观赋权,往往忽略了评价指标对被评价对象全体及所在系统的重要性。本文基于事物自然本质属性差异,运用灰色关联聚类将评价对象划分到预设的类别;借鉴有无对比分析法的思想,定义了反映指标对全体被评价对象类别影响程度的灰类敏感度系数;根据极大熵准则,建立了基于灰类敏感度系数的客观权重极大熵配置模型,以确定多属性决策指标的权重。并通过与文献[21,26]中实际案例的对比分析,说明了本模型的有效性与更贴近现实性,为解决多属性决策指标客观赋权问题提出了一个新思路。 展开更多

关键词 多属性决策 灰色关联聚类 灰类敏感度系数 极大熵 指标权重

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一种加权模糊C均值聚类算法及其在图像分割中的应用 被引量：6

7

作者 薛艳锋 刘继华 +2 位作者 高永强 高志娥 武彩红 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第7期273-277,共5页

现有的加权模糊C均值聚类算法中,属性加权是一个不断迭代、重复计算的过程,费时费力。针对这种情况,提出Fisher线性判别率进行属性加权。算法首先直接计算每一维属性对模糊聚类的贡献度,其次对所有属性的贡献度进行归一化处理然后加权... 现有的加权模糊C均值聚类算法中,属性加权是一个不断迭代、重复计算的过程,费时费力。针对这种情况,提出Fisher线性判别率进行属性加权。算法首先直接计算每一维属性对模糊聚类的贡献度,其次对所有属性的贡献度进行归一化处理然后加权聚类。在人工和实际数据集所做实验表明:该算法在提高聚类速度的同时,聚类效果上也优于其他同类加权模糊C均值聚类算法。 展开更多

关键词 模糊 C 均值聚类 FISHER 线性判别率 属性加权 分配系数划分 熵 隶属度 彩色图像分割 颜色空间

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成对属性关联分析及其属性空间构建 被引量：2

8

作者 李保珍 张亭亭 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2014年第11期1194-1203,共10页

客观事物的信息内容主要体现为其对象属性特征及属性间的相互关系。本文尝试揭示客观事物对象成对属性间存在的关联性影响，提出一种构建属性空间的新方法。该方法将属性作为坐标空间的维度向量，元组作为坐标空间的中的点，通过计算任... 客观事物的信息内容主要体现为其对象属性特征及属性间的相互关系。本文尝试揭示客观事物对象成对属性间存在的关联性影响，提出一种构建属性空间的新方法。该方法将属性作为坐标空间的维度向量，元组作为坐标空间的中的点，通过计算任意成对属性间的关联程度，并将该关联程度非线性映射到属性向量间的夹角，可构建体现属性间相互影响程度的成对关联属性空间（PAAS）。将该属性空间运用于计算对象间的距离凝聚层次聚类（HAC）分析，结果表明比传统属性空间的结果更加有效。 展开更多

关键词 属性关联 属性空间 聚类

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一种基于分层属性相似度聚类的ASON告警关联分析方法 被引量：6

9

作者 高会生 李英敏 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第6期210-214,225,共6页

针对传统属性相似度告警聚类不能充分挖掘告警属性语义信息的不足,结合自动交换光网络(automatically switched optical network,ASON)的告警特点,分析了告警属性语义信息对告警聚类的作用,定义了具有分层特点的属性相似度函数,增强了... 针对传统属性相似度告警聚类不能充分挖掘告警属性语义信息的不足,结合自动交换光网络(automatically switched optical network,ASON)的告警特点,分析了告警属性语义信息对告警聚类的作用,定义了具有分层特点的属性相似度函数,增强了聚类结果的客观性,并利用历史告警库复杂度和聚类扩充率对聚类效果进行了比较分析。实验表明,新方法与传统的告警属性相似度聚类方法相比,具有更高的准确性。对于在特定时间段内故障类型较多的情况,新方法具有较好的适应性。 展开更多

关键词 分层属性相似度 聚类 告警关联 ASON

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不同类变量下属性聚类的朴素贝叶斯分类算法 被引量：3

10

作者 彭兴媛 刘琼荪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期3072-3074,共3页

朴素贝叶斯(NB)分类算法虽是一种简单且有效的分类方法,但其条件属性独立性假设忽略了属性变量间存在的相关性。考虑到条件独立性假设对分类效果的影响,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术,不仅避免了传统朴素贝叶斯算法假设各... 朴素贝叶斯(NB)分类算法虽是一种简单且有效的分类方法,但其条件属性独立性假设忽略了属性变量间存在的相关性。考虑到条件独立性假设对分类效果的影响,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术,不仅避免了传统朴素贝叶斯算法假设各条件属性间独立的这一缺陷,而且反映出了在不同类别情况下条件属性间具有的不同依赖程度。经过对UCI的几个数据集的仿真实验,结果表明了新算法的有效性。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 属性关联程度 聚类算法 χ2统计量

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基于属性依赖关系和对象相关性的自然聚类算法 被引量：1

11

作者 王全蕊 王建平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第4期810-814,共5页

针对数据集中属性间存在依赖关系以及对象间存在相关性,定义了一种新的相似关系模型,该模型所描述的相似关系能够体现对象之间的自然相关性.在此基础上提出一种基于属性依赖关系和对象相关性的自然聚类算法,该聚类算法在不事先指定聚类... 针对数据集中属性间存在依赖关系以及对象间存在相关性,定义了一种新的相似关系模型,该模型所描述的相似关系能够体现对象之间的自然相关性.在此基础上提出一种基于属性依赖关系和对象相关性的自然聚类算法,该聚类算法在不事先指定聚类数目的情况下,将所有相似性达到设定阈值的对象自然聚为一类;当调整相似性阈值时,该算法还可实现不同粒度的聚类.通过分别对数值型数据集和分类型数据集进行实验比较分析,结果表明这种自然聚类算法与其他聚类算法相比,能够真实反映数据间的相关性以及数据集的自然簇结构,同时可以发现任意形状的簇,有效地提高了聚类的精度和质量. 展开更多

关键词 属性依赖关系 对象相关性 相似度 目标函数 自然聚类

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基于属性约简重构的自校正卷积记忆风速预测 被引量：6

12

作者 潘超 李润宇 +2 位作者 蔡国伟 杨雨晴 孟涛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2721-2731,共11页

考虑风速属性及时空相关性的预测建模是规模化风电并网的研究热点,该文基于属性约简重构提出一种自校正卷积记忆超短期预测模型。利用快速相关性滤波对风速序列关联属性进行排序筛选,据此改进K-mediods方法对风电场机群聚类,基于改进灰... 考虑风速属性及时空相关性的预测建模是规模化风电并网的研究热点,该文基于属性约简重构提出一种自校正卷积记忆超短期预测模型。利用快速相关性滤波对风速序列关联属性进行排序筛选,据此改进K-mediods方法对风电场机群聚类,基于改进灰色关联度分析簇内风机的风速时空相关性,划分典型风机多阶邻域,并重构风速信息矩阵。然后,将重构的时空多维信息输入卷积双层记忆网络,通过卷积神经网络进行风速信息降维与空间特征提取,再由双层记忆神经网络进行多位置多步超短期预测,同时基于反向误差传播原理在记忆网络中引入自校正误差修正单元。最后对实际风电场的风速进行预测,验证所提方法的有效性。 展开更多

关键词 风速属性约简 聚类重构 灰色关联 卷积双层记忆网络

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灰色群组聚类和改进CRITIC赋权的供应商选择VIKOR多属性决策 被引量：13

13

作者 王坚浩 王龙 +1 位作者 张亮 崔利杰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期155-164,共10页

针对武器装备供应商选择问题,提出了一种基于灰色群组(grey group clustering,GGC)和改进标准间冲突性相关性(improved criteria importance through intercriteria correlation,ICRITIC)组合赋权的扩展多属性妥协解(VIKOR)决策方法。... 针对武器装备供应商选择问题,提出了一种基于灰色群组(grey group clustering,GGC)和改进标准间冲突性相关性(improved criteria importance through intercriteria correlation,ICRITIC)组合赋权的扩展多属性妥协解(VIKOR)决策方法。采用考虑决策专家意见差异程度的群层次分析法对供应商初选指标体系进行降维遴选,构建武器装备供应商优选指标体系;结合GGC和ICRITIC组合赋权方法确定主客观权重,并设计权偏好系数进行加法组合赋权;基于VIKOR决策方法集结备选供应商折衷排序值。针对不同折衷系数、排序方法和赋权方法从决策灵活性和稳定性两个维度进行对比分析,验证所提方法的有效性。 展开更多

关键词 供应商选择 多属性决策 灰色群组聚类 改进标准间冲突性相关性 扩展多属性妥协解

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社交网络服务中的多维空间视频推荐算法 被引量：6

14

作者 周娇 霍欢 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期245-250,共6页

视频推荐作为一项帮助用户迅速找到其最感兴趣视频的关键技术,是社交网络服务中比较重要的研究内容之一。传统推荐算法未能充分利用视频社会化网站中的多维信息,会导致冷启动和数据稀疏的问题。为此,提出一种社交网络服务中的多维空间... 视频推荐作为一项帮助用户迅速找到其最感兴趣视频的关键技术,是社交网络服务中比较重要的研究内容之一。传统推荐算法未能充分利用视频社会化网站中的多维信息,会导致冷启动和数据稀疏的问题。为此,提出一种社交网络服务中的多维空间视频推荐算法。综合分析构成视频社会化网络的多维信息源要素,在此基础上,通过构建多维聚类空间,进而实现基于多维聚类空间的视频推荐算法,利用构成视频社会化网络的多维信息源要素,为视频的个性化推荐提供信息来源,以解决冷启动和数据稀疏问题。实验结果表明,该算法在视频推荐准确度方面相对于传统视频推荐算法有明显提高。 展开更多

关键词 视频推荐 社交网络服务 多维空间 属性相似性 内容相似性 社交关联性

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基于自组织特征映射的聚类集成算法 被引量：4

15

作者 谭维 杨燕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第22期4885-4888,共4页

为改善单一聚类算法的聚类性能,提出一种基于自组织特征映射(SOM)的聚类集成算法。该算法利用多个具有差异性的聚类成员,将原始数据集转换成一个新的特征空间矩阵;然后计算各个聚类成员的聚类综合质量,并将其作为新特征空间矩阵的属性权... 为改善单一聚类算法的聚类性能,提出一种基于自组织特征映射(SOM)的聚类集成算法。该算法利用多个具有差异性的聚类成员,将原始数据集转换成一个新的特征空间矩阵;然后计算各个聚类成员的聚类综合质量,并将其作为新特征空间矩阵的属性权重,最后利用SOM神经网络进行集成,产生最终的共识聚类结果。实验结果表明,与集成前的基聚类算法和其它聚类集成算法相比,该算法能够有效地提高聚类质量。 展开更多

关键词 聚类集成 自组织特征映射 特征空间矩阵 聚类综合质量 属性权重

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属性模糊聚类方法在锅炉高温受热面超温分析中的应用 被引量：1

16

作者 万绪财 刘彤 +1 位作者 徐力海 史飞 《现代电力》 2006年第4期61-65,共5页

锅炉高温受热面运行状况是极其复杂的,与很多因素相关。为了找出诸多变量之间隐藏着的关系,尝试着将基于属性的模糊聚类方法应用到受热面超温分析过程中,该方法可在无任何专家经验的基础上,通过处理DCS存储的大量数据,建立模糊聚类动态... 锅炉高温受热面运行状况是极其复杂的,与很多因素相关。为了找出诸多变量之间隐藏着的关系,尝试着将基于属性的模糊聚类方法应用到受热面超温分析过程中,该方法可在无任何专家经验的基础上,通过处理DCS存储的大量数据,建立模糊聚类动态图,进而可全面直观地了解各个变量之间的关系,并可实现属性约减,减少进行分析的决策因素,提高分析诊断效果。利用该方法对某电厂再热器超温问题进行实例分析,结果证明属性模糊聚类方法用于锅炉高温受热面的运行分析中是可行有效的,它可以建立锅炉各运行参数对类别的不确定性描述,准确客观地反映运行参数之间的关系,对研究分析锅炉高温受热面事故、指导现场运行调节以及目前正在兴起的电厂数据挖掘技术有重要的意义。 展开更多

关键词 动力机械工程 属性模糊聚类 相关关系 代表性 超温 数据挖掘

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基于内隐记忆的织物触觉质感属性空间的确定 被引量：1

17

作者 林炜 胡吉永 丁辛 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期50-54,共5页

为探讨组成织物触觉质感多维感知属性空间的维度和意义,基于内隐记忆的语义描述实验,获得表征织物触觉质感的描述符,并研究各描述符出现的频率与平均次序间的关系。在此基础上,借鉴数据挖掘技术中聚类分析与因子分析相结合的算法,从认... 为探讨组成织物触觉质感多维感知属性空间的维度和意义,基于内隐记忆的语义描述实验,获得表征织物触觉质感的描述符,并研究各描述符出现的频率与平均次序间的关系。在此基础上,借鉴数据挖掘技术中聚类分析与因子分析相结合的算法,从认知科学角度确立表征织物触觉质感的空间维度。聚类分析结果表明,滑爽粗糙感、柔软硬挺感以及薄厚感可作为组成织物触觉质感属性空间的前3维,而第4维与黏涩感有关。通过因子分析证实,前5组因子的累计贡献率约达67.69%,即聚类分析得到的结果可解释触觉质感的主要差异。 展开更多

关键词 织物 聚类分析 触觉质感 感知属性空间 内隐记忆

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基于高维多属性决策过程的复杂地表初至波识别与走时检测方法 被引量：3

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作者 李康丽 冯波 王华忠 《石油物探》 CSCD 北大核心 2022年第4期599-608,704,共11页

波动理论初至波走时层析速度反演及建模成为当今陆上地震波成像中关键步骤之一、“两宽一高”地震数据采集技术的逐渐普及使得人工进行海量数据的初至波识别及走时检测变得不再可行、复杂地表区的油气勘探越来越成为常规、各种机器学习... 波动理论初至波走时层析速度反演及建模成为当今陆上地震波成像中关键步骤之一、“两宽一高”地震数据采集技术的逐渐普及使得人工进行海量数据的初至波识别及走时检测变得不再可行、复杂地表区的油气勘探越来越成为常规、各种机器学习算法的出现,所有这些因素都要求人们必须进一步深入探索高精度的初至波识别及走时检测方法。将问题定位为弱初至波掩埋在(较)强噪声中,提出了一套复杂地表区初至波识别及走时检测的自动化智能化处理技术流程,主要步骤包括炮集中与初至波相关的预处理、高维特征空间的构建、多属性加权K均值聚类划分初至波分布区域、多属性约束的马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)进行初至走时检测等。在MDP理论框架下,选择合理的基准面消除初至波高频道间时差,将三维(或二维)炮集中的初至波场视为一个有机的整体,提取高维特征属性,引入多属性加权K均值聚类划分出初至波分布区域,缩小拾取范围,利用多属性约束构建马尔可夫最优演化算法,充分考虑初至信息之间的横向连续性,进行初至波走时检测。实际数据测试结果表明,该方法能够自动地以较高的精度和稳健性进行初至走时的拾取,在中等复杂度情形下有较好的实用效果。 展开更多

关键词 初至波识别 走时检测 高维特征空间 K均值聚类 马尔可夫决策 多属性约束

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可拓聚类的科教人际网络节点重要性动态分析方法 被引量：4

19

作者 严家萌 许立波 +2 位作者 李兴森 庞超逸 董瑞辰 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期915-921,共7页

目前大多数研究对复杂社会网络关键节点影响力的识别都是静态的,缺乏动态变化的分析。采用可拓聚类方法对动态变化下的科教人际网络进行量化分析,首先以多属性决策法计算每个节点重要性,再利用变异系数权重法计算得该节点综合重要性量值... 目前大多数研究对复杂社会网络关键节点影响力的识别都是静态的,缺乏动态变化的分析。采用可拓聚类方法对动态变化下的科教人际网络进行量化分析,首先以多属性决策法计算每个节点重要性,再利用变异系数权重法计算得该节点综合重要性量值,之后划分等级并取标准正域和正域区间,利用可拓关联函数计算每个节点与每个等级的关联度,关联度值最大的等级即为该节点对应等级,最后分析同一社会网络节点在不同时间点的重要性等级变化。可拓聚类方法尝试从动态上对网络节点重要性进行把握,最后通过实例验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 复杂网络 节点重要性 多属性 可拓学 可拓聚类 可拓理论 物元 关联函数

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无指导学习环境下基于属性相关性分析和聚类算法的属性选择问题研究 被引量：2

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作者 朱佳贤 《管理学报》 2005年第S2期162-165,共4页

属性选择可以有效地降低特征维度,去除不相关属性,提高模型准确率以及增加模型的可解释程度。但是,无指导学习环境下的属性选择往往无法取得像有指导学习环境下那样令人满意的结果。先对无指导学习环境下的属性选择研究的现状进行阐述,... 属性选择可以有效地降低特征维度,去除不相关属性,提高模型准确率以及增加模型的可解释程度。但是,无指导学习环境下的属性选择往往无法取得像有指导学习环境下那样令人满意的结果。先对无指导学习环境下的属性选择研究的现状进行阐述,然后介绍一种新方法———无指导学习环境下基于属性相关性分析和聚类算法的属性选择方法,并且通过实验来验证其有效性和实用性。 展开更多

关键词 属性选择 无指导学习 属性相关性分析 聚类分析

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