拓广的聚类方法──相邻聚类法

对聚类分析中传统的系统聚类法，附加相邻条件进行推广，给出相邻聚类法，并与传统的系统聚类法进行比较．     

模糊聚类算法分析及应用

模糊聚类分析算法是对聚类算法的改进,笔者讨论了算法的基本原理、数据的处理方法,并用模糊聚类方法对教师授课效果进行分类分析,选取适当的相似系数,建立模糊矩阵,用动态聚类法进行分类分析,实现了量化评价与综合评价相结合,提高了评价水平,为今后确定评价指标提供了可靠的依据．     

基于相对密度的聚类算法研究

基于相对密度的聚类算法Red的基本思想是,根据给定的半径参数求出每个点的密度,并据其对数据集中的点按照从大到小的顺序进行排序,每次均从未被聚类的点中找出密度最大的点开始聚类。聚类时,先找出一个未被聚类的密度最大的点,找到所有可达该点的点作为一类,再对剩余未被聚类的数据集中找到一个密度最大的点用同样的方法继续聚类,最后输出各个类,将不属于任何类的点作为孤立点。     

基于减法聚类与聚类有效性评判的FCM聚类

提出了一种基于减法聚类和聚类有效性评判的FCM聚类算法,依靠减法聚类来确定聚类数目的上限,并且在搜索最佳聚类数copt时,不需要进行重复的初始化工作,从而提高聚类的效率.     

空间聚类技术研究综述

空间数据挖掘是一种获取空间数据所蕴含知识的方法和技术.空间聚类是空间数据挖掘的重要研究内容,有着广泛的应用领域.介绍了空间聚类算法的分类和性能要求、空间聚类过程和方法.空间聚类算法主要有基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法以及其它形式的空间聚类算法.     

一种改进的模糊聚类模型及其应用

本文利用关联分析的基本性质，对常规聚类模型进行了改进，建立了基于关联分析的Ｆ聚类模型；该模型把聚类和排序相结合，对于多目标方案的优选提供了一种准确可靠的方法，本文用此模型对分梳辊模糊决策问题进行计算分析，得到了满意的结果。     

基于聚类的湖北省各地市经济发展水平研究

基于2017年湖北省17个地市的经济发展数据,选取8个经济指标,利用系统聚类及k均值聚类方法对数据进行分析得到各地市三大类经济发展水平。讨论了区域经济发展存在的差异,并给出一定的建议。     

常用的聚类技术分析

聚类分析是数据挖掘的关键技术之一,聚类分析的典型应用包括物种的分类和分生物学的基因分类。同时在数据分析、模式识别、市场分析、流行病分析等领域也有较深入的应用。聚类分析中的典型数据结构分为数据矩阵和相异度矩阵两种。文章重点分析了典型的几类聚类算法,并指出了每一类算法的优缺点,最后对聚类分析技术的发展进行了展望。     

模糊C-均值聚类算法改进研究

通过对模糊C-均值聚类算法的研究,用遗传算法的相关知识对其进行优化与改进.并使用著名的IRIS数据集分别对传统的模糊C-均值聚类算法和用遗传算法改进后的模糊C-均值聚类算法进行测试、比较.实验结果表明,用遗传算法改进后的模糊C-均值聚类算法比传统的模糊C-均值聚类算法更加准确、高效.这将为以后的聚类分析研究工作提供一定的帮助.     

面向实时海量数据流的数据聚类

针对海量实时数据流,提出了一种基于密度和网格划分相结合的聚类算法.首先对数据空间进行划分,判断每个单元格中数据点的属性.如果单元格内数据点密度高于阈值,则判定这些点为核心点;否则,根据单元格邻居内数据点的数量对数据点进行再次判断,以确定单元格内的数据点是边界点还是噪声点.算法克服了基于密度的算法运行效率低的缺点,又弥补了基于网格的算法精度较低的不足.通过实验验证了算法的效率和性能,并与经典的DBSCAN和CLIQUE算法进行了对比分析.最后分析了算法在面向海量实时数据流方面所具有的优势,并提出了进一步的研究方向.     

基于地下水多变量空间聚类分析的变异性评价

在现存地下水监测网站中,观测站点分布的任意性、随意性和层次不清以及观测数据的冗余性等问题普遍存在,应用空间聚类原理,对所选研究区域廊坊地下水的监测点位及监测指标分别进行了空间聚类分析,对原始数据和经聚类处理后的数据分别进行了空间变异性评价,结果显示空间聚类分析是有效合理的。试图将空间变异性和空间聚类方法结合起来,为环境监测点的重新布置提供了理论依据,使提高监测效率与监测点的代表性、优化监测网格成为了可能;了解监测指标及监测点位在空间上的相关程度,为环境监测指标的确定提供理论依据,进而为环境管理、污染物控制以及环境资源的综合利用提供基础依据。     

图像聚类分析法用于汽车图像边缘的检测

在分析用于图像边缘检测的多尺度多方位的形态学梯度算法基础上,结合基于自组织神经网络的图像聚类分析的数据融合技术,提出了一种改进的基于形态学梯度法的汽车图像边缘检测方法.经过实验检验,与其它形态学边缘检测方法进行了比较,该方法对汽车图像边缘检测具有较好效果.     

Cluster生长动力学的研究

在Clutser生长自调整模型(SAG)的基础上,运用化学反应动力学的思想进行了Cluster生长动力学简单分析。用计算模拟的方法给出了生长控制、扩散控制的动力学曲线。在定性上模拟结果和实验结果符合得相当好。     

青海不同产地地木耳中微量元素的主因子分析和聚类分析

应用主因子分析和聚类分析方法研究了青海不同产地地木耳中微量元素之间的关系．主因子分析证实了一个2因子模型能合理解释这些微量元素之间的相关关系;其因子得分可用于对不同产地地木耳质量的综合评价,聚类分析的结果表明当样本层次聚类分析聚成3类时,样本的类归属情况为海北州为一类,海南州、黄南州、海西州聚为一类,西宁市为一类．这两种方法说明不同产地地木耳中微量元素有差别．     

L-苯丙氨酸为模板碳酸钙纳米晶体的生长

用L-苯丙氨酸为模板,氯化钙和碳酸钠反应而制备碳酸钙纳米晶体,采用红外光谱和粉末X-射线衍射方法对其进行表征,通过扫描电镜观察纳米晶体的形貌,研究反应温度和L-苯丙氨酸浓度对碳酸钙纳米晶体的晶型和形貌的影响。研究表明:随着温度和L-苯丙氨酸浓度的升高,高能量晶型的含量增加,说明升温和增加L-苯丙氨酸浓度能够促进稳定碳酸钙晶型的生长。     

Cluster生长的理论研究——Ⅰ分式维数和格子格型

本文分析了Cluster生长的几种典型模型。并着重对这些模型中的重要概念——分式几何、分式维数和格子模型给予详细的论述。     

基于矿质元素含量的多元统计方法进行绿茶鉴别

采用微波等离子体炬原子发射光谱法(MPT-AES)测定了23种不同产地绿茶样品中的Mg、Al、Ca、Mn、Fe、Cu、Zn、K、Na、Co和Pb共11种元素的含量,并结合主成分分析和聚类分析进行茶叶产地的判别。研究结果表明:利用主成分分析和聚类分析对来自安徽、浙江、四川和江西的绿茶能够良好地区分,聚类效果明显,茶叶中矿质元素的含量可作为茶叶产地判别的测量指标之一。     

灰色系统聚类法识别岩性在准噶尔盆地腹部的应用

测井岩性识别是油藏描述的重要内容之一,根据测井资料划分岩性,建立岩性剖面是一个涉及参数较多．工作量较大的过程。利用灰色系统聚类法来定量识别岩性是一种简便易用的识别岩性的方法。在此以准噶尔盆地腹部区块早期油藏描述为例,论述了测井响应的灰色特性,通过对测井响应的灰色聚类分析,利用计算机处理得出预测岩性剖面,与取芯岩性剖面对比,有较高的准确率。     

密集波分复用设备组网要素研究

在简单介绍DWDM技术原理的基础上,基于密集波分复用(DWDM)技术的特点,重点研究了在运用DWDM设备进行组网设计时,需要从中继距离衰耗、光信噪比和色散满足一定的技术要求3个方面进行综合考虑。     

交通调查中的系统聚类法

当今社会,交通问题已变得越来越重要。解决这个问题,我们必须花费大量的人力、财力,聚类分析法即是将所研究问题分成相类似的组。这种方法提供一种聚类准则。用这种准则我们可以画出聚类分析图,可以给出分析系数以决定分组数。如果将聚类分析法用于交通调查,可减轻工作量,亦可节约人力、财力。