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1.
基于近邻传播算法的半监督聚类   总被引:30,自引:2,他引:28       下载免费PDF全文
肖 宇  于 剑 《软件学报》2008,19(11):2803-2813
提出了一种基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法的半监督聚类方法.AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,比如:K中心聚类算法.但是,对于一些聚类结构比较复杂的数据集,AP算法往往不能得到很好的聚类结果.使用已知的标签数据或者成对点约束对数据形成的相似度矩阵进行调整,进而达到提高AP算法的聚类性能.实验结果表明,该方法不仅提高了AP对复杂数据的聚类结果,而且在约束对数量较多时,该方法要优于相关比对算法.  相似文献
2.
三维散乱数据的k个最近邻域快速搜索算法   总被引:28,自引:0,他引:28  
提出一种新的快速搜索算法.首先,采用空间分块策略,把数据空间分成许多大小相同的立方体子空间,立方体的大小决定了最近点的搜索速度;然后,综合考虑了数据集的范围、点的总数及最近点数目k,给出了一种新的估算立方体边长的方法.大量真实数据的实验结果表明:文中算法可以快速地给出接近于最佳搜索速度的立方体边长.  相似文献
3.
一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法   总被引:18,自引:3,他引:15  
旅行商问题(Tmvelling Salesman Problem TSP)是一个典型的组合优化难题,论文提出一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法。该算法结合遗传算法和2-opt邻域搜索优化技术,并针对旅行商问题的特点,提出K近邻点集以缩减搜索空间从而加快求解速度。基于典型实例的仿真结果表明,此算法的求解效率比较高。  相似文献
4.
基于SVM和k—NN结合的汉语交集型歧义切分方法   总被引:16,自引:0,他引:16  
本文提出了基于支持向量机(SVM)和k-近邻(k-NN)相结合的一种分类方法,用于解决交集型伪歧义字段。首先将交集伪歧义字段的歧义切分过程形式化为一个分类过程并给出一种歧义字段的表示方法。求解过程是一个有教师学习过程,从歧义字段中挑选出一些高频伪歧义字段,人工将其正确切分并代入SVM训练。对于待识别歧义字段通过使用SVM和k-NN相结合的分类算法即可得到切分结果。实验结果显示使用此方法可以正确处理91.6%的交集歧义字段,而且该算法具有一定的稳定性。  相似文献
5.
不确定近邻的协同过滤推荐算法   总被引:16,自引:0,他引:16  
文中围绕传统的协同过滤推荐算法存在的局限性展开研究,提出一种不确定近邻的协同过滤推荐算法UNCF.根据推荐系统应用的实际情况,对于推荐的每一种场景其实都是不可预先确定的,而文中算法基于用户以及产品的相似性计算,自适应地选择预测目标的近邻对象作为推荐群,同时计算推荐群中推荐把握概率较高的信任子群,最后通过不确定近邻的动态度量方法,来对预测结果进行平衡的推荐.通过实验结果表明,该算法可以有效平衡用户群以及产品群推荐结果所带来的不稳定影响,有效缓解用户评分数据稀疏的情况所带来的问题,并在多个实验数据中,提高了推荐系统的预测准确率.  相似文献
6.
实域粗糙集理论及属性约简   总被引:15,自引:1,他引:14       下载免费PDF全文
肖迪  胡寿松 《自动化学报》2007,33(3):253-258
本文引入属性和属性子集广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系,提出广义近邻关系下的实域粗糙集扩展模型. 在实域粗糙集理论中,利用广义近邻关系在全局中划分相容模块,构成集合的下、上近似,避免了Pawlak粗糙集必须量化数据的麻烦. 另外,本文给出了实域粗糙集的属性约简定义和一种贪心算法,分析了约简属性集合的质量. 最后,通过实例验证了本文理论和方法的正确性和有效性.  相似文献
7.
基于正则化RBF神经网络的钢包精炼炉电极系统智能建模   总被引:13,自引:1,他引:12  
通过RBF神经网络和模糊推理系统的比较,得出正则化RBF神经网络的输出特性,在此基础上利用改进的最近邻聚类算法确定网络的隐层节点个数和高斯函数中心,并估计输出层权值。仿真结果表明了所提方案的有效性。  相似文献
8.
基于K-最近邻算法的未知病毒检测   总被引:13,自引:1,他引:12  
因为准确检测计算机病毒是不可判定的,故该文提出了一种基于实例学习的k-最近邻算法来实现对计算机病毒的近似检测。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,文章设计了一个病毒检测网络模型,此模型适用于实时在线系统中的病毒检测,既可以实现对已知病毒的查杀,又可以对可疑程序行为进行分析评判,最终实现对未知病毒的识别。  相似文献
9.
通过相似度支持度优化基于K近邻的协同过滤算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
个性化推荐系统能基于用户个人兴趣为用户提供定制信息.此类系统通常使用协同过滤技术实现,其中一种广泛使用的经典模型是基于用户评分相似度的k近邻模型.使用k近邻模型需要预先计算出用户或者项目的k个最近邻居,k值过大时会导致计算量过大而影响推荐产生的实时性,而k值过小则会导致推荐精度下降.为解决此问题,该文中提出了一种新的最近邻度量--相似度支持度.基于相似度支持度,该文提出了数种能够在保持推荐精度和密度的前提下维持合理规模的k近邻的策略.在真实大规模数据集上的实验结果表明,相比传统算法,该文提出的策略能够在保证推荐精度的前提下大幅降低计算复杂度.  相似文献
10.
基于领域最近邻的协同过滤推荐算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的最成功的推荐技术,但面临严峻的用户评分数据稀疏性和推荐实时性挑战.针对上述问题,提出了基于领域最近邻的协同过滤推荐算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,将并集中的非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于前一类用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于后一类用户则提出"领域最近邻"方法对并集中的未评分项进行评分预测,从而降低数据稀疏性和提高最近邻寻找准确性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.  相似文献
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