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为了能够更好地对非独立同分布的多尺度分类型数据集进行研究,基于无监督耦合度量相似性方法,提出针对非独立同分布的分类属性型数据集的多尺度聚类挖掘算法。首先,对基准尺度数据集进行基于耦合度量的基准尺度聚类;其次,提出基于单链的尺度上推和基于Lanczos核的尺度下推尺度转换算法;最后,利用公用数据集以及H省真实数据集进行实验验证。将耦合度量相似性(Couple metric similarity, CMS)、逆发生频率(Inverse occurrence frequency, IOF)、汉明距离(Hamming distance, HM)等方法与谱聚类结合作为对比算法,结果表明,尺度上推算法与对比算法相比,NMI值平均提高13.1%,MSE值平均减小0.827,F-score值平均提高12.8%;尺度下推算法NMI值平均提高19.2%,MSE值平均减小0.028,F-score值平均提高15.5%。实验结果表明,所提出的算法具有有效性和可行性。 相似文献
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该文主要采用运筹学的排队论原理以及统计学,考虑医院手术的特殊安排,将患有不同眼科疾病的病人按不同优先级安排入院,得到系统运营指标,对病床安排模型改进前后进行评价,为医院的管理提供了改进建议和科学有力的理论依据,可以应用于其他疾病的病床安排工作。 相似文献