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为得到好的聚类效果,需要挑选适合数据集簇结构的聚类算法。文中提出基于网格最小生成树的聚类算法选择方法,为给定数据集自动选择适合的聚类算法。该方法首先在数据集上构建出网格最小生成树,由树的数目确定数据集的潜在簇结构,然后为数据集选择适合所发现簇结构的聚类算法。实验结果表明该方法较有效,能为给定数据集找出适合其潜在簇结构的聚类算法。 相似文献
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采用传统不平衡数据集聚类算法直接对数据集编码树进行构建,而未对数据集密度特征进行提取,造成传统算法数据聚类效果差,因此提出了基于最小生成树的不平衡数据集聚类算法。先利用数据区域密度的敏感性,提取数据密度特征,再利用提取的数据集密度特征构建编码树,并计算不平衡聚类状态下的数据集,最后基于最小生成树实现不平衡数据集聚类。设计对比实验,实验结果表明该研究算法聚类效果最好,具有研究价值。 相似文献
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基于最小生成树策略的数据汇集算法使得数据传输效率高,但是树的构造使得转发节点负载过高,能量消耗过大,还会造成无线传感器网络的负载不均衡。针对这种情况,提出一种考虑负载均衡的数据汇集算法,该算法基于最小代价树的建立策略,在构造树的过程中避开剩余能量小的节点,最大化无线传感器网络的生存时间。 相似文献
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蒋瑜 《计算机工程与应用》2013,49(11):101-104
为了寻找一种有效的最小属性约简方法,给出了条件属性集上的属性重要度序关系,基于此序关系构建了属性集上的集合枚举树,提出了一种快速的最小属性约简算法,该算法采用至上而下、层次优先策略搜索集合枚举树寻找属性最小约简。为了提高算法性能,该算法采用核和父集剪枝策略减少搜索空间,采用优化计算来确保同一集合的正域只计算一次。基于UCI数据的实验结果表明,该算法是有效的。 相似文献
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针对网络设计和组合优化中的度约束最小生成树问题,基于第k最小生成树的求解算法,提出了一种求解网络G关于指定节点的最小k度生成树的新算法。该算法通过对网络G的最小生成树作最优可行变换,逐步构造出指定节点的度数越来越接近度约束k的最小i度生成树,最终得到了网络G关于指定节点的最小k度生成树。给出了算法实施的具体步骤,并证明了算法的正确性。最后通过仿真结果和一个运输实例,表明了该算法在解决度约束最小生成树问题中的有效性。 相似文献
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绝对值距离Steiner最小树问题是在集成电路布线等领域应用广泛的属于NP难的经典组合优化问题,由于该问题的搜索空间与元胞自动机的结构相似,设计了求解绝对值距离Steiner最小树问题的改进的元胞蚂蚁算法。经大量数据实验表明,该算法要比最小生成树平均改进15%,优于多数已有的基于最小生成树的近似算法,验证了算法的实用性。 相似文献
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提出了一种基于MAXMIN蚂蚁系统(MMAS)无线传感器网络的数据融合算法。该算法采用定向扩散的机制进行兴趣散布;利用MMAS算法构造一个最小Steiner树,源节点的数据发送到构造好的最小Steiner树上,经过融合后传输到sink节点,降低了网络中传输的数据量。通过与Dijkstra算法比较,NS2仿真表明该算法降低了网络能耗,增加了网络生存时间。 相似文献
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最小生成树算法是数据结构中,求网络模型耗费代价最优解的一个重要工具。现实生活中的连通网络模型复杂而多变,有时还需兼顾其它的目标,一棵最小生成树不足以解决问题,因此找出所有的最小生成树是很有必要的,在此提出一种新的寻找所有最小生成树的算法--最小差值法。无向连通图网络通过去掉连枝生成最小生成树,一个连枝加入最小生成树形成一个圈。这种算法是在一个圈中,用连枝的权与其它树枝的权分别作差,求最小差值。由最小差值是否为零,判断原有的最小生成树能否通过换进换出边,生成新的最小生成树。该算法能够有规律、高效率的寻找出所有的最小生成树。在找出的所有最小生成树方案中,选择符合实时情况的最小生成树方案,该方案即为网络耗费代价的最优解。 相似文献
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频繁项目集的生成是关联规则挖掘中的关键问题 .提出基于 Hash树的频繁项目集生成新方法 ,探讨了 Hash树中候选项目集的数据组织与建立算法 ,提出了利用 Hash树计算候选项目集支持数的算法 ,并用 Java语言实现了该算法 ,最后通过实验验证了利用 Hash树生成频繁项目集的有效性 相似文献
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针对自然排序树(CAN-tree)算法构建的树结构节点个数过多、压缩性不高等问题,提出一种基于重构的改进CAN-tree算法。首先,使用自然排序法直接构建树结构,将频繁项集挖掘算法实现中数据库扫描次数减少至1;然后,对构建的树结构以支持度降序方式结合剪枝操作实现树结构的重构,得到高压缩性的树结构;最后,对重构的树结构进行频繁项集挖掘。实验结果表明,基于重构的改进CAN-tree算法所构建的树结构节点个数减少至原来的20%以下,执行效率提高了4至6倍,在频繁项集挖掘中有效地压缩了树结构,缩短了算法的执行时间。 相似文献
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非确定树模式挖掘已经成为一个重要的研究课题,提出一种非确定树模式挖掘算法,有效地解决了在实际应用中树的非确定性问题。其基本思想为:提出非确定树蕴含集、确定树概率和非确定期望支持度等概念,提出将非确定树的期望支持度作为树的支持度,提出非确定树支持度计算方法,利用哈希表能快速匹配的特性降低求解期望支持度过程中树同构判定的时间复杂度,提出非确定树挖掘层次搜索空间,使得非确定树挖掘快速而精确。实验结果表明,提出的非确定树挖掘算法有效可行且具有显著的运行效率。 相似文献
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一种基于神经网络集成的决策树构造方法 总被引:1,自引:1,他引:0
神经网络集成方法具有比单个神经网络更强的泛化能力,却因为其黑箱性而难以理解;决策树算法因为分类结果显示为树型结构而具有良好的可理解性,泛化能力却比不上神经网络集成。该文将这两种算法相结合,提出一种决策树的构造算法:使用神经网络集成来预处理训练样本,使用C4.5算法处理预处理后的样本并生成决策树。该文在UCI数据上比较了神经网络集成方法、决策树C4.5算法和该文算法,实验表明:该算法具有神经网络集成方法的强泛化能力的优点,其泛化能力明显优于C4.5算法;该算法的最终结果昆示为决策树,显然具有良好的可理解性。 相似文献
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R树索引结构在空间对象查询和复杂空间关系查询方面具有重要作用。传统空间索引结构R树是动态生成的,树的结构是根据连续插入算法实现的,通过分裂子节点直至生成R树的根节点。动态生成算法会导致R树节点最小外包矩形之间的大量重叠,影响空间查询效率,且空间利用率不高。为了弥补动态生成R树的不足,提出了基于CURE算法的静态R树生成方法,给出CU_RHbuilt建树算法,该算法不仅能有效地处理海量数据,识别任何形状的簇,减少矩形重叠度,而且采用划分技术可较大程度地减小计算代价,空间利用率较高。进一步提出了基于CURE算法的R树节点分裂方法。理论研究与实验表明,所提方法具有较高的查询效率。 相似文献
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提出了一种新的受时延约束的组播路由算法。算法借鉴了MPH算法的思想,最初的组播树只包含源结点,然后每次将到达组播树的代价最小且满足时延约束的结点及其相应的路径加入到组播树,直到所有的成员加入为止。谊算法能够快速地得到一棵满足时延约束的组播树,并且组播树的代价也很小。实验表明:该算法简单,复杂度低,性能良好,易于在分布式环境中实现,可应用于实际的应用系统中。 相似文献