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1.
离群模糊核聚类算法   总被引:32,自引:2,他引:30       下载免费PDF全文
沈红斌  王士同  吴小俊 《软件学报》2004,15(7):1021-1029
一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,在经典的FCM模糊聚类算法的基础上得到了一个特征空间内的全新的聚类目标函数,通过对目标函数的优化,最终得到了各个数据的权值,根据权值的大小标识出样本集中的离群点.仿真实验的结果表明了该离群模糊核聚类算法的可行性和有效性.  相似文献
2.
基于信息理论的合作聚类算法研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
传统的聚类算法是针对一个独立数据集的学习分类算法,如FCM(Fuzzy-C-Means)聚类算法.在现实生活中,一个数据集独立于其它数据集,而往往通过与别的数据集交换信息与之相互合作.因此在聚类过程中,需要考虑来自其它数据集的影响,从而得到更能反映现实的数据结构.该文提出了一种基于信息理论的信息增益方法来建模并定量分析多个数据集间的合作关系,在此基础上,导出了相应的新合作聚类算法CCA(Cooperative C1ustering Algorithm).理论分析表明该算法最终收敛,实验结果也进一步表明了该合作聚类算法的可行性与有效性.  相似文献
3.
基于轮廓特征的SAR图像自动配准   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
针对SAR图像的自动配准问题,提出了一种基于轮廓特征的快速配准方法。在对SAR图像正确检测和分割的基础上提取图像的区域轮廓,并对其几何特征属性进行准确描述,利用配准点可以实现自动图像配准,仿真试验表明可以获得亚像素级配准结果。  相似文献
4.
从Fuzzy Taxonomic数值型数据库中挖掘一般化关联规则   总被引:2,自引:0,他引:2  
挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面.基于属性内通常还存在更高层次的抽象,即呈现出Taxonomic结构这一事实,Srikant和Agrawal等人提出了在确定的Taxonomic结构下挖掘泛化布尔型关联规则的挖掘算法.但在实际应用中,往往这种Taxonomic结构还呈现出模糊性;着重研究了在这种模糊Taxonomic结构下如何从数值型数据库中挖掘一般化关联规则的问题,提出了,一种新的Fuzzy Taxonomic数值型数据库模型,并提出了相应的规则发现方法,两个实例数据库表明了新模型的有效性和灵活性.  相似文献
5.
特征空间属性加权模糊核聚类算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
充分考虑了属性间的不平衡性,通过Mercer核把原始的观察空间映射到高维特征空间,提出了一种新的特征空间中的加权模糊核聚类算法WFKCA。众多实例表明,WFKCA比传统的聚类算法具有更好的性能,且对于高维数据具有很好的聚类效果。  相似文献
6.
传感器网络是信息技术中的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界高度重视。在环境中布置的大量的传感器,利用数据挖掘和数据融合的工具,可以对人的动作进行识别,实现对境的智能控制。  相似文献
7.
裔东亮  朱林  杨杰  沈红斌 《计算机仿真》2010,27(2):218-220,298
关于二硫键是由蛋白质的两个半胱氨酸之间配对形成的一种共价键,可以存在于同一条蛋白质多肽键内,也可以存在于不同的多肽键之间。二硫键的形成是蛋白质折叠过程中的重要步骤,同时影响蛋白质折叠的速率和途径。因此利用计算机方法预测二硫键连接模式有非常晕要的意义。采用一种新的方法预测二硫键连接模式。结合序列多重特征向量和通过PSIPRED得出的二级结构预测信息。由于原方法会产生高维数据,使用PCA进行降维,在降维后的低维数据上采用支持向量回归技术(SVR)来预测二硫键连接模式。结果显示,上述方法提高了预测精度。  相似文献
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