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893.
基于k均值分区的流数据高效密度聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
数据流聚类是数据流挖掘研究的一个重要内容,已有的数据流聚类算法大多采用k中心点(均值)方法对数据进行聚类,不能对数据分布不规则以及高维空间数据流进行有效聚类.论文提出一种基于k均值分区的流数据密度聚类算法,先对数据流进行分区做k均值聚类生成中间聚类结果(均值参考点集),随后对这些均值参考点进行密度聚类,理论分析和实验结果表明算法可以有效解决数据分布不规则以及高维空间数据流聚类问题,算法是有效可行的. 相似文献
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运用广义梯度密度泛函理论(GGA)的Pcrdew-Burke-Emrnerh(PBE)方法结合团簇模型,在双数值极化函数基组DNP下,研究了(Fe_2O_3)_n(2≤n≤6)团簇的性质和NO在其上的吸附。对于(Fe_2O_3)_n团簇通过对几何构型和性质的计算发现;(Fe_2O_3)_n团簇都具有很高的稳定性并且它们的结构和成键性质都和体材料Fe_2O_3有很大的不同;NO主要以N端吸附在Fe_2O_3团簇Fe-top位。NO在(Fe_2O_3)_n团簇上吸附为化学吸附,对应于n从2~6,吸附能分别为1.792、1.976、2.799、2.963和2.536 eV。Mulliken布局分析结合NO吸附前后的态密度分析表明:吸附前后电子由NO向(Fe_2O_3)_n团簇转移,吸附时NO的5口轨道趋向于转移电子给Fd~(3+)的d轨道,使Fe位形成d~(10)稳定电子构型,同时Fe反馈电子给NO的知反键轨道,总体上为NO失去电子。 相似文献
896.
本论文在对各种算法深入分析的基础上,尤其在对基于密度的聚类算法he基于层次的聚类算法深入研究的基础上,提出了一种全新的基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点,而且具有近似线性的时间复杂性,因此该算法适合对大规模数据的挖掘。理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。 相似文献
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898.
基于TASEP(Totally Asymmetric Simple Exclusion Process)模型,使用蒙特卡洛方法模拟开放边界条件下不同车辆更新方式对稳态时车辆特性及相变行为的影响,得到不同注入概率α和输出概率β条件下的交通流基本图。结果表明,不同更新方式对系统的稳态特性及相变行为有较大影响,流量和密度随α和β的不同而变化,模拟结果与解析解吻合。随机更新方式下道路车流量的大小由输出概率决定,当输出概率达到一定值时,它的增大无法提高道路上的车流量;顺序更新方式的优点是仅当输入和输出概率都相等时,系统保持畅行相;而局部并行更新方式下得出的相图则与顺序和全局并行更新这两种方式下得到的相图类似且可以更好地反映交通流现实。 相似文献
899.
针对大规模数据集减法聚类时间复杂度高的问题,提出一种基于Nyst(o)m密度值逼近的减法聚类方法.特别适用于大规模数据集的减法聚类问题,可极大程度降低减法聚类的时间复杂度.基于Nystr(o)m逼近理论,结合经典减法聚类样本密度值计算的特点,巧妙地将Nystr(o)m理论用于减法聚类未采样样本之间密度权值矩阵的逼近,从而实现了对所有样本的密度值逼近,最后沿用经典减法聚类修正样本密度值的方法,实现整个减法聚类过程.将本文算法在人工数据、标准彩色图像及UCI数据集上进行了实验,详细说明了本文算法利用少数采样样本逼近多数未采样样本密度权值、密度值以及进行减法聚类的详细过程,并给出了聚类准确率、耗时及算法性能加速比.实验结果表明,与经典的减法聚类相比,本文算法在不影响聚类结果的情况下,对于较大规模数据集,可显著降低减法聚类的时间复杂度,极大程度地提高减法聚类的实时性能. 相似文献
900.
针对粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒密度和最大距离积法的简 化粒子群聚类算法.通过采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重策略、添加极值扰动算子、优化粒子个体最优位置,使粒子群算法能够快速收敛于全局最优.再把改进后的粒子群算法与K-means算法相结合,解决K-means算法因随机初始聚类中心而导致聚类效果差、不稳定等问题.通过实验分析,该算法的聚类结果准确率更高、收敛速度更快、稳定性更强. 相似文献