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为了提高K-medoids算法的精度和稳定性,并解决K-medoids算法的聚类数目需要人工给定和对初始聚类中心点敏感的问题,提出了基于密度权重Canopy的改进K-medoids算法。该算法首先计算数据集中每个样本点的密度值,选择密度值最大的样本点作为第1个聚类中心,并从数据集中删除这个密度簇;然后通过计算剩下样本点的权重,选择出其他聚类中心;最后将密度权重Canopy作为K-medoids的预处理过程,其结果作为K-medoids算法的聚类数目和初始聚类中心。UCI真实数据集和人工模拟数据集上的仿真实验表明,该算法具有较高的精度和较好的稳定性。 相似文献
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目的:建立松花粉总黄酮成分的最优纯化方案。方法:采用大孔吸附树脂分离纯化技术,对适合分离纯化松花粉中黄酮成分的树脂进行筛选,通过静态的吸附与解析,筛选出最优型号,用此型号考察各因素对松花粉黄酮纯化工艺条件的影响。结论:D101大孔树脂分离效果最好,确立出最佳纯化工艺的影响因素。 相似文献
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为了解决DPC(Clustering by fast search and ?nd of Density Peaks)算法中依赖截断距离、计算复杂度大和需要人工选取簇心的问题,提出了基于残差和密度网格的簇心自确认聚类算法。将数据对象映射到网格上,用网格对象作为聚类对象,删除不含任何信息的网格对象;用特定方式计算网格对象的密度值和距离值;接着通过残差分析确定含有簇心的网格对象;用与非边缘点的距离和自变动的阈值来处理网格边缘点和噪声点。仿真实验表明所提出的算法与一些其他聚类算法对比,有着较高的聚类精度和较低的时间复杂度。 相似文献
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黄精是一种常见的药食两用中药材,有较高的药用价值,其化学成分复杂,目前已从黄精中分离得到的主要化学成分有:黄精多糖、蒽醌、甾体皂苷及黄酮类等化合物。近年来,随着对黄精药理作用不断深入地研究,发现黄精具有抗病毒、抗炎、调节免疫能力、调血脂、调血糖、抗抑郁、抗衰老、保护心肌细胞、抗肿瘤、改善学习记忆等作用,因此黄精健康养生价值巨大,基于黄精丰富的作用开发出的黄精系列食品保健品已在市场流通。本文就黄精化学成分与作用、健康养生机理、市场上黄精相关产品及食品等方面进行了综述分析。 相似文献
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