基于KNN算法的改进K-means算法

针对于K-means算法的缺点做出了一些改进,提出了一种基于KNN算法改进K-means的算法。改进后的算法解决了K-means算法K值无法确定和数据分类中的不强、易受异常数据干扰的缺点,提高了算法的聚类效果以及削弱初始聚类中心选择的随机性对于聚类结果易陷入局部最优的影响。实验表明,改进后的算法不仅解决了传统算法确定K值的问题,而且聚类结果稳定且聚类效果良好。     

民大拍卖网

随着校园网络环境的改善,电子商务的发展迅速.把校园网络和电子商务结合起来做一个校园的拍卖网站,可以实现高校毕业季网上拍卖或拍买物品.采用ASP.net技术的连接功能把前端和后台服务器连接起来.前端的采用了HTML、CSS、ASP.NET实现主页功能实现了商品的拍卖、商品的竞拍、商品的搜索、分类等功能,后台采用了SQL server2008数据库技术.本文是结合校园中学生的需求和改善校园环境做的二手拍卖网站,采用的功能是基于网页服务器(web service)的交易平台.     

基于K-means算法的轨迹数据热点挖掘算法

针对渔船轨迹数据具有时间序列性、数量大的特点,提出一种轨迹热点挖掘算法。该算法克服了K-means算法在渔船轨迹数据上无法捕捉热点分布的缺点。其主要的思想是：首先使用时间维度来处理数据,以置信度和KL散度作为衡量所选取数据的可靠性、正确性依据,从大量的轨迹数据中选取信息含量较高的数据,然后使用K-means聚类算法进行数据的聚类。本文所提出的算法只需要设定显著水平参数a和时间间隔T,算法本身就可通过时间维度处理数据的方法自主完成数据的选择以及置信度、KL散度的计算,并引入聚类有效性度量的方法,使K-means通过自我寻找K值来实现热点挖掘的整个过程。在渔船轨迹数据上进行本文算法与K-means算法的对比实验和数据热力图的参照实验,结果显示本文所提的算法在寻找轨迹数据热点上有优越性和正确性。