发达地区村庄建设现状的反思

随着我国新农村建设的兴起,无特色、与城市无异等普遍存在的问题显露出来,村庄建设也成为众矢之的。该文从村庄规划建设中起重要作用的三类人群和村庄空间的形成机制两个方面总结分析了导致村庄建设现状的原因。     

一种提升快速排序效率的改进算法

在众多排序算法中,快速排序具有“最优平均执行时间”的优点,已成为算法研究的热点之一,改进算法多集中于选择基准键(Pivot)以提高排序效率。文章提出一个提升快速排序效率方案,将原来的一个基准键增加至3个(Pivot、最小值、最大值)。通过实验对比,改进后的分割算法在执行效率方面比标准算法有较大提升。     

学生数据库设计存在的主要问题及解决方法

本文以学生的典型数据分析与设计案例为依据,说明学生在数据库设计过程中出现的种种问题,分析出问题出现的主要原因,并给出解决方法。     

用Visual Foxpro实现Apriori算法的研究

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题 .探讨了Apriori算法 ,基于该算法 ,提出了 1种用VisualFoxpro求频繁项目集的方法 ,并编写了求频繁项目集的程序 .     

一种新的k-medoids聚类算法

针对k-medoids算法对初始聚类中心敏感,聚类精度较低及收敛速度缓慢的缺点,提出一种基于密度初始化、密度迭代的搜索策略和准则函数优化的方法。该算法初始化是在高密度区域内选择k个相对距离较远的样本作为聚类初始中心,有效定位聚类的最终中心点;在k个与初始中心点密度相近的区域内进行中心点替换,以减少候选点的搜索范围;采用类间距和类内距加权的均衡化准则函数,提高聚类精度。实验结果表明,相对于传统的k-mediods算法及某些改进算法,该算法可以提高聚类质量,有效缩短聚类时间。     

基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点查找方法

离群点发现是数据挖掘研究的一个重要方面。根据数据流的特点,给出了一种基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点发现方法,先用K-均值聚类对数据流进行处理,生成中间聚类结果,然后用凝聚聚类对这些中间结果进行再次选择,最后找出可能存在的离群点。     

基于该粒子群算法的聚类算法

提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类方法。该算法是将局部搜索能力强的K-均值算法和基于遗传算法的交叉、变异操作同时结合到粒子群算法中。既提高了粒子群算法的局部搜索能力、加快了收敛速度,同时因为加入了交叉、变异操作,有效地防治了早熟收敛现象的发生。实验表明该聚类算法有更好的收敛效果。     

BIRCH混合属性数据聚类方法

数据聚类是数据挖掘中的重要研究内容。现实世界中的数据往往同时具有连续属性和离散属性,但现有大多数算法局限于仅处理其中一种属性,而对另一种采取简单舍弃的办法丢失聚类信息和降低聚类质量。一些能处理混合属性的算法又往往处理的属性过多,导致计算量的大增。提出了一种基于BIRCH算法的混合属性数据的聚类算法;在UCI数据集上的实验表明,文中提出的算法具有较好的性能。     

采掘有效的关联规则

关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题．为了减少关联规则挖掘中的无效关联规则。我们分析了其原因，提出了二种改进方法，即在衡量标准中增加影响度或相对置信度．根据它们的大小，我们将强关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则,我们给出了用新衡量标准挖掘关联规则的改进算法，并用Visual FoxPro进行了试验．实验表明：新方法能明显减少无效关联规则的数目．     

关联规则衡量标准的研究

关联规则采掘是数据采掘中重要的研究课题。针对当前关联规则采掘中可能产生许多无效关联规则的问题，分析其原因，提出在衡量标准中增加有效度，并给出了有效度的定义。根据有效度的大小，将关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则，提出了新衡量标准采相关联规则的算法，并用Visual FoxPro进行了试验。实验表明，新方法能明显减少无效关联规则的数目。