| K-中心点聚类方法的优化模型与简化梯度算法 |
| |
| 引用本文： | 王承民,张铁岩,佘楚云.K-中心点聚类方法的优化模型与简化梯度算法[J].控制工程,2009(Z2). |
| |
| 作者姓名： | 王承民 张铁岩 佘楚云 |
| |
| 作者单位： | 上海交通大学电气工程系;沈阳工程学院电气工程系; |
| |
| 基金项目： | 上海市科学技术委员会科研计划基金资助项目(062158017);;国家863计划支持基金资助项目(2006AA05Z214) |
| |
| 摘 要： | 聚类分析是数据挖掘中的一项关键技术,有多种具体的用途。对于大规模的数据集合,常规的聚类分析方法基于样本数据的遍历,计算效率低下。针对这一问题,研究K-中心点聚类方法,首先建立优化数学模型,在对其随机变量取值范围进行松弛的基础上,采用梯度算法寻找其中心点;并对优化模型进行分解,建立时序数据的K-中心点修正算法。通过对电缆状态监测数据进行聚类中心点分析,判断所采集数据的孤立点,说明所提出方法是非常有效的。
|
| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类分析 K-中心点 状态监测 寿命评估 |
Optimal Model of K-Means Clustering and Predigesting Grads Algorithm |
| |
| WANG Cheng-min,ZHANG Tie-yan,SHE Chu-yun.Optimal Model of K-Means Clustering and Predigesting Grads Algorithm[J].Control Engineering of China,2009(Z2). |
| |
| Authors: | WANG Cheng-min ZHANG Tie-yan SHE Chu-yun |
| |
| Affiliation: | 1.Department of Electric Engineering;Shanghai Jiaotong University;Shanghai 200030;China;2.Department of Electric Engineering;Shenyang Engineering Institute;Shenyang 110006;3.Department of Electric Engineering;China |
| |
| Abstract: | Clustering analysis is a key technology in data mining with more purposes.To the problem that the efficiency is low with conventional clustering methods based on ransack to large-scale data sets,the optimal model of K-means clustering analysis is established and the grads method are used to search the data center points by relaxing the domain of stochastic variables.The grads correct algorithm in clustering is proposed to calculate the K-means of time-serials data.The case study is made at condition monitor... |
| |
| Keywords: | data mining clustering analysis K-means condition monitoring life evaluation |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
