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利用K-均值聚类算法提高数据生成效率,从而可以保障软件测试工作平稳进行。为此,文章引进K-均值聚类算法,设计了一种针对软件测试数据的全新生成算法。为确保设计的数据生成算法可以生成适用于软件测试的数据集合与数据组,建立软件测试数据适应度函数,明确测试数据聚类方向,确保数据生成围绕软件测试适用范围展开;然后引进K-均值算法,对测试数据进行聚类,使具有相同特征或指向的数据聚合在一起,再利用PSO算法,通过对测试数据PSO参数的线性改进,实现对测试数据离散度的动态化处理,再提取通过离散度检验的数据,从而生成数据。对比实验结果表明:该算法的综合实用性更强,可以在提高数据生成效率的基础上,使生成数据中未完全覆盖的组合数据数目快速降为0。 相似文献
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提出了一种基于K-均值聚类的快速分形图像压缩算法,对搜索窗中的父块和子块,根据其方差的不同,用K-均值聚类方法分别对子块和父块进行聚类,子块只对同一类中的父块进行匹配,从而大大缩短了编码时间。实验结果表明,与经典分形压缩算法相比,本文算法编码速度可提高5倍;同基于方差的快速分形压缩算法相比,本文算法也有明显的优势。 相似文献
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针对强地物静止杂波及慢速杂波严重环境下,慢速运动目标被淹没其中而无法有效检测的问题,本文设计了一种基于K-均值聚类的SVD杂波抑制方法。该方法对回波信号矩阵进行奇异值分解,依据回波信号特性,得到相应的奇异值谱分布,以及奇异向量的空间相关性和平均多普勒频率三个统计量特征,然后基于这些特征采用K-均值聚类算法对各奇异分量进行聚类,无需人为设定阈值参数估计杂波基,可以自适应确定杂波子空间所对应的奇异向量,最后通过正交子空间投影来抑制回波信号中的杂波成分。实验结果表明,该方法在低信杂比条件下相比于传统子空间方法,能够得到较好杂波抑制效果。 相似文献
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超像素作为一种图像预处理技术,在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。该文研究的重点就是基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法的具体应用,针对单板彩色图像,提出一种基于彩色RGB空间通道的K-均值优化初始中心聚类分割方法,并与SLIC进行了分析,得到一种新的SLIC算法(WKK-SLIC算法)。该算法是基于优化加权K-means聚类初始中心点为基础,对彩色图像进行分割处理。在该算法中,通过运用密度敏感相似度对空间像素点密度生成聚类初始中心完成计量,所得聚类结构较稳定且经试验结果表明,在进行图像分割时该算法各方面的性能都要优于其他算法,具有更高的稳定性与准确性。 相似文献
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基于划分的K-均值初始聚类中心优化算法 总被引:6,自引:2,他引:6
提出了一种新的初始化K-means的聚类算法,该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心,从初始聚类中心出发,应用K-means聚类算法,得到聚类结果,实验表明,该算法能产生高质量的聚类结果、较少的迭代次数,优于K-means算法中传统的聚类中心初始化算法. 相似文献
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基于混合聚类算法的客户细分策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对层次聚类法和 K-means 聚类法的缺陷和不足,提出将二者相结合的改进算法,既解决了层次聚类法伸缩性差的问题,又解决了 K-means聚类法对初始聚类中心敏感的问题。通过对改进算法的计算复杂度分析并利用 UCI 数据库的测试数据对改进算法进行测试。结果表明,混合聚类算法使样本聚类的准确率提高到94%,并有更高的执行效率和更好地实用性。此外,将此算法应用到汽车销售公司的客户细分管理中,得出了差别化明显的客户细分类别,表明此改进算法具有更强的客户细分能力以及客户行为特征的解释能力。 相似文献
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针对进入GPS接收机的高隐蔽性同步式欺骗信号和真实卫星信号的区分问题,该文提出一种基于多重基带特征进行聚类分析的欺骗干扰识别方法。首先总结了抗同步式欺骗的基带处理流程;然后在欺骗检测和估计的基础上,在信号处理层级提取各个信号分量的伪码和载波多普勒频率一致性(CCDC)特征、相对幅度关系特征、载噪比异动特征,在信息解算层级提取各信号分量和其他信号分量相组合进行解算对应的伪距残差特征,以及欺骗入侵前后的钟差异动特征;最后利用K均值聚类(K-means)算法对不同特征进行综合,从而完成对欺骗信号的识别。基于射频(RF)信号采集回放的半实物实验及反欺骗软件接收机的处理结果表明,该方法能够及时而准确地识别同步式欺骗和真实信号,从而指导接收机抑制欺骗干扰并恢复正确的解算结果。 相似文献