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一种改进BP神经网络的K-means算法
被引量：
4
1
作者
王伟
储泽楠
+1 位作者
张修太
韩毅
《电子器件》
CAS
北大核心
2020年第2期380-385,共6页
针对聚类算法K-means在聚类的过程中,出现数据的属性缺失造成聚类的精确度下降等问题,提出了一种改进BP神经网络的BPK-means算法。该算法首先根据BP神经网络对缺失的属性值进行预测,补全缺失的数据,极大的提高了数据的完整性和可靠性;...
针对聚类算法K-means在聚类的过程中,出现数据的属性缺失造成聚类的精确度下降等问题,提出了一种改进BP神经网络的BPK-means算法。该算法首先根据BP神经网络对缺失的属性值进行预测,补全缺失的数据,极大的提高了数据的完整性和可靠性;然后对异常的数据进行去噪处理;最后通过K-means算法对修复后的数据进行聚类。通过理论验证和实验结果都表明所提出的方法比原始的算法精确度有很大提高。
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关键词
BP神经网络
属性缺失
K-MEANS
降噪处理
数据完整性
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题名
一种改进BP神经网络的K-means算法
被引量：
4
1
作者
王伟
储泽楠
张修太
韩毅
机构
安阳
工学院
计算机科学与
信息
工程
学院
安阳
工学院
电子
信息
与电气
工程
学院
安阳工学院安阳市信息系统应用工程技术研究中心
安阳
工学院
河南省高精密主轴
工程
实验室
华中科技大学国家数控
系统
工程技术
研究
中心
出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2020年第2期380-385,共6页
基金
河南省科技计划项目(182102210197)
河南省教育厅一般项目(2020-ZDJH-002)
安阳市科技发展计划项目(201804)。
文摘
针对聚类算法K-means在聚类的过程中,出现数据的属性缺失造成聚类的精确度下降等问题,提出了一种改进BP神经网络的BPK-means算法。该算法首先根据BP神经网络对缺失的属性值进行预测,补全缺失的数据,极大的提高了数据的完整性和可靠性;然后对异常的数据进行去噪处理;最后通过K-means算法对修复后的数据进行聚类。通过理论验证和实验结果都表明所提出的方法比原始的算法精确度有很大提高。
关键词
BP神经网络
属性缺失
K-MEANS
降噪处理
数据完整性
Keywords
BP neural network
attribute missing
K-means
noise reduction processing
data integrity
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进BP神经网络的K-means算法
王伟
储泽楠
张修太
韩毅
《电子器件》
CAS
北大核心
2020
4
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