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提出了基于数学形态学的聚类集成算法CEOMM.它利用不同的结构元素的探针作用,对不同的结构元素探测出来的簇核心图进行集成,在集成所得到的簇核心基础上聚类.实验结果表明,算法CEOMM对有复杂类形状的数据集进行聚类时,效果比传统聚类算法更好,且能确定聚类数.而且由于采用了不同的结构元素进行探测,对于由不同形状的类构成的数据集其聚类效果很理想. 相似文献
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改进的PRCCL聚类方法及在遥感影像分割中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
陈秋晓 《计算机工程与应用》2005,41(34):221-223
RPCCL(rival penalized controlled competitive learning)方法被认为是一种性能良好的聚类方法,但是将RPCCL聚类方法应用于高分辨率遥感影像分割任务中存在着聚类性能不稳定的局限.基于此,论文提出了基于簇初始化的RPCCL方法.研究表明,该方法能在保证聚类精度的情况下,改善RPCCL方法的聚类性能. 相似文献
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聚类算法能从空间数据库中直接发现一些有意义的聚类结构而不需要背景知识,是空间数据发掘和知识发现的重要手段。在分析已有聚类算法的基础上,提出了一种基于数学形态学的聚类算法,该算法能够处理任意形状的聚类,采用启发式方法自动确定最优聚类数。同时,该算法也可以在矢量型空间数据库中得到实现。试验表明算法是可行和有效的,且能处理存在噪音的数据。 相似文献
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以数学建模的方式对神经元的形态分类进行了研究.首先通过神经元的几何模型数据,得到一系列刻画神经元空间形态的特征参数;然后根据特征参数建立特征参数的主成分分析数学模型,提取了神经元的综合形态特征;最后依据综合形态特征,提出了一种基于系统聚类分析法和贝叶斯判别法的神经元空间形态分类算法.实验结果验证了该分类算法的正确性. 相似文献
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为了将语义信息用于文本聚类和有效地进行特征选择,文中提出一种基于协同聚类的两阶段文本聚类方法.该方法分别对文档和特征进行聚类从而得到特征与主题之间的语义关联关系.然后利用此关系来相互调整彼此的聚类结果.实验结果表明,利用特征与主题之间的语义关联关系能有效提高聚类效果. 相似文献
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目前基于相似度的聚类方法对风电出力场景进行聚类划分,而相似度又大多采用欧式距离长短作为衡量依据,其结果反映时间序列曲线的幅度大小差异,未能反映出曲线的形态特征及变化趋势的不同.本文提出一种基于高斯混合聚类的风电出力场景划分的方法,即通过属于某一类的概率大小来判断最终的归属类别.首先根据BIC准则,肘部法则和轮廓系数分别确定GMM聚类和K-means聚类的最佳数量,然后以某地区实际风电为研究对象,提取该地区3年春季风电出力典型场景,并对这两种聚类结果进行对比分析,验证本文方法的有效性.最后通过GMM聚类模型提取该地区各个季节风电出力典型场景. 相似文献