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1.
核聚类算法   总被引:111,自引:0,他引:111  
该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法,通过利用Mercer核,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后,在特征空间中进行聚类,由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突出来,从而能够更好地聚类,该核聚类方法在性能上比以典的聚类算法有较大的改进,具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类,仿真实验的结果证实了核聚类方法的可行性和有效性。  相似文献
2.
从多角度分析现有聚类算法   总被引:53,自引:3,他引:50       下载免费PDF全文
钱卫宁  周傲英 《软件学报》2002,13(8):1382-1394
聚类是数据挖掘中研究的重要问题之一.聚类分析就是把数据集分成簇,以使得簇内数据尽量相似,簇间数据尽量不同.不同的聚类方法采用不同的相似测度和技术.从以下3个角度分析现有流行聚类算法: (1)聚类尺度; (2)算法框架; (3)簇的表示.在此基础上,分析了一些综合或概括了一些其他方法的算法.由于分析从3个角度进行,所提出的方法能够涵盖,并区分绝大多数现有聚类算法.所做的工作是自调节聚类方法以及聚类基准测试研究的基础.  相似文献
3.
数据挖掘中聚类分析的技术方法   总被引:51,自引:21,他引:30  
数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术,本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行分析,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对聚类分析在数据挖掘中的几个应用进行了阐述。  相似文献
4.
均值漂移算法的收敛性   总被引:43,自引:2,他引:41       下载免费PDF全文
均值漂移是一种有效的统计迭代算法,已广泛应用于聚类分析、跟踪、图像分割、图像平滑、滤波、图像边缘提取和信息融合等方面.但是,其收敛性仍没有得到严格的证明,而收敛性是任何迭代算法的必要前提.推广并严格证明了该算法的收敛性.首先将均值漂移算法做了以下推广:反映不同样本点处局部空间结构的差异及其各向异性.然后,在推广的条件下从数学上严格证明了均值漂移算法的收敛性.最后,探讨了均值漂移算法中参数的自适应选择方法.从而为该算法的应用奠定了理论基础.  相似文献
5.
论模糊C均值算法的模糊指标   总被引:42,自引:0,他引:42  
于剑 《计算机学报》2003,26(8):968-973
模糊C均值算法(FCM)是经常使用的聚类算法之一.模糊指标m的选取对FCM的性能有重要影响.但使用模糊C均值算法时,理论上如何选取模糊指标m一直是一个问题.该文指出当一个数据被聚集成c个子类时,每个子类一般情形下应有不同的类中心.据此作者通过研究FCM算法的收敛点集的性质,得到了FCM算法的平凡解的稳定性判据,由此证明了如何选取模糊指标m理论上依赖于数据本身,并给出了理论上选取模糊指标m的规则.实验结果说明了该文给出的规则是有效的.  相似文献
6.
一种进化聚类学习新方法   总被引:30,自引:6,他引:24  
根据人类进行聚类判断所遵循的原则,模拟蚂蚁寻找食物源的行为,该文提出了一种基于蚁群的聚类学习新方法。该方法可以最终获得全局最优解,并且具有本质并行性、计算效率高、聚类学习能力强等优点。  相似文献
7.
基于聚类分析的色彩量化新算法及其应用   总被引:24,自引:2,他引:22  
针对针织提花,植绒、印染以及金属表面花纹处理等电脑设计中的要求,研究图像重新量化成仅有几种颜色的色彩量化问题,提出一种基于聚类分析的色彩量化新算法,量化图像较好地兼顾了原图像的总体风貌和设计者希望保留的一些特征,该算法计算量小,容易在微电脑中实现,已成功地应用于电脑提花圆机花型CAD系统。该算法对一般的色彩量化具有重要意义。  相似文献
8.
数据挖掘算法研究与综述   总被引:19,自引:11,他引:8  
数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别、统计学、数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识、提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景.以关联、分类、聚类归类,对当前数据挖掘的多种方法进行了研究,并指出其现存的问题.这些方法都有局限性,多方法融合、有机组合互补将成为数据挖掘的发展趋势.  相似文献
9.
物流配送路径多目标优化的聚类-改进遗传算法   总被引:18,自引:2,他引:16  
探讨运输车辆路线安排调度问题的解决方法,提出一种先用优先级综合聚类分析法将客户分类,再用带有控制开关系统的改进遗传算法求解多目标VRP的优化方法。构造了一种随机开关,以此控制遗传算法中的变异运算,增加了群体的多样性,避免了遗传算法中“局部最优现象”的发生。计算机仿真实验证明了该算法的有效性。  相似文献
10.
聚类分析法在产品族设计中的应用研究   总被引:17,自引:2,他引:15  
研究应用聚类分析的手段解决模块化产品族设计中模块和核心平台(Product Platform)稳定的问题。通过分析产品开发过程以及部件关联矩阵,以部件之间关联的紧密程度作为聚类指标。应用聚类分析法,求得部件对不同类别的相对隶属度,从而为产品模块化和核心平台的划分提供科学分类依据。聚类分析法在产品族设计中的应用是模糊数学应用的新尝试,通过这种方法的运用,为产品族设计的数学分析和描述提价节定量的科学支持以及规范化的产品族设计过程。  相似文献
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