共查询到18条相似文献，搜索用时 156 毫秒
1.
连续属性离散化问题是机器学习的重要方面,是数据预处理问题之一。文章提供的基于粗糙集的层次聚类算法（RAHCA）是对层次聚类算法的一种改进,它能够自动调整参数,以寻求更优的聚类结果。实验结果验证了该算法的可行性,特别是在符号属性聚类方面有着较好的聚类性能。 相似文献
2.
K-means算法在聚类过程中随机选取k个初始聚类中心,容易造成聚类结果不稳定。针对该问题,提出PCA-TDKM算法：使用主成分分析法对数据对象集合的属性进行降维,提取出主属性,去掉无关属性,从而加速聚类过程;基于最小生成树算法及树的剪枝方法将数据对象划分为k个初始聚类簇,然后进行剪枝生成k棵子树,计算每棵子树中所有数据对象的均值,作为初始聚类中心;利用基于密度与最大最小距离的算法思想进行聚类。将PCA-TDKM算法与K-means、KNE-KM、QMC KM、CFSFDP-KM在UCI数据集上进行聚类比较,结果表明该算法聚类结果稳定、聚类准确率高。 相似文献
3.
4.
5.
张水波 《闽西职业技术学院学报》2012,14(4):117-120
人脸识别技术是图像处理方面的重要技术。通过对人脸数据进行标准化处理,利用主成分分析和半监督模糊聚类算法对人脸数据库进行聚类分析。实验结果表明,半监督模糊聚类利用主成分降维得到的22个特征进行聚类,对于已知类别属性的人脸,聚类结果与这些属性的一致率达100%,而对于其他数据,一致率也达到99%以上。 相似文献
6.
李玲玲 《贵州教育学院学报》2011,(9):11-14
凝聚型层次聚类和模糊C-均值聚类是聚类中的两种常用算法,每种算法都有其自己的优点、缺点及适用的对象和范围。针对FCM算法的对初始值敏感,以及目标函数没有考虑类间距离的缺点,通过使用距离阚值,把凝聚型层次聚类与模糊C-均值聚类算法相结合,产生一种新的基于距离闲值的FCM算法,实验结果表明。这种算法能够自动的判断迭代的终止条件、快速有效的找到最佳聚类结果,从而实现对模糊C-均值聚类算法的自动优化。 相似文献
7.
8.
基于层次的模糊K均值聚类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
苏瑞 《安阳师范学院学报》2010,(2):47-50
通过对K均值聚类算法的研究,本文提出了一种基于层次聚类与模糊聚类思想的K均值聚类算法。算法首先使用层次方法对数据进行初始聚类,然后用得到的聚类数作为模糊K均值聚类中的K值,对聚类进行修正。最后通过实验,验证了该算法不需要人为假设聚类算法中的K值,而且引入了模糊隶属关系使类别的划分更接近于事实,从而证明了该算法的有效性。 相似文献
9.
聚类分析中相似性测量方法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
易华容 《株洲师范高等专科学校学报》2002,7(2):43-46
聚类是数据挖掘中的主要方法 .讨论了在大多数聚类算法中的相似性测量方法 ,并以属性的类型作为选择相似性的标准 ,阐述了用于数值属性 ,符号属性及混合属性相似性测量方法 . 相似文献
10.
李艳虹 《重庆职业技术学院学报》2015,24(3)
综合经济实力反映一个城市的经济发展水平.该文运用加权模糊聚类算法,评估城市综合经济实力,并改进了指标权重的算法,避免不同属性对分类贡献无差异的问题.结合权重与模糊聚类算法,分析评估方案运用加权模糊聚类算法,评估河南省各市综合经济实力,结果表明,运用加权模糊聚类算法评价城市综合经济实力有效. 相似文献
11.
12.
层次聚类算法是一类重要的聚类分析方法。传统的层次聚类算法的时间为O（n2）空间复杂度很大，这使得聚类分析在大型数据集上的应用受到限制。该文提出一种基于分治递推改进算法，该算法将大大减少算法的时间复杂度和空间复杂度。 相似文献
13.
基于向量空间模型的文档聚类算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
随着网络信息的迅速增长，文档聚类技术成为了人们研究的热点课题．探讨了几种基于向量空间模型的文档聚类算法，如常见的k—means算法和凝聚层次算法，针对它们的不足提出了改进的BK-means算法和多层CFK-means算法．最后，根据一定的评价标准，得出Bk—means算法是文档聚类算法中较好的算法． 相似文献
14.
推动微博舆情事件演化是众多意见领袖共同作用的结果,因此识别意见领袖群对于舆情事件的监管具有重要作用。提出微博舆情话题下的意见领袖群识别模型,综合考虑用户属性特征、交互特征和网络结构,设计微博舆情下用户影响力评估算法MUR,并结合K-means算法形成MUK-means算法,实现对意见领袖群的识别。以新浪微博数据进行实验,MUK-means算法的聚类时间（14s）远远少于传统K-means算法（32s）,而且基于MUK-means算法得到的意见领袖群的用户覆盖率高达86.3%。实验结果表明,MUK-means算法改进了K-means算法初始聚类中心不确定的缺点,不仅提高了聚类效率,而且实现了对意见领袖群的有效识别。 相似文献
15.
张浩 《温州职业技术学院学报》2013,(1):84-86
在传统聚类模型的基础上,提出一种基于向量空间模型的层次聚类算法,用于文本数据的挖掘。实验结果表明,基于向量空间模型的层次聚类算法从挖掘的准确率上更具有性能优势。 相似文献
16.
17.
一种改进的k-means聚类算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对k-means算法事先必须获知聚类数目以及难以确定初始中心的缺点,提出了一种改进的k-means聚类算法.首先引入轮廓系数的概念,通过计算不同K值下簇集中各对象的轮廓系数确定事先未知分类信息的数据集中所包含的最优聚类数Kopt;然后通过凝聚层次聚类的方法获得数据集的分布,确定初始聚类中心;最后利用传统的k-means方法完成聚类.理论分析表明,所提出的算法具有适度的计算复杂度.IRIS测试数据集的实验结果表明了该算法能够合理区分不同类型的簇集,且可以有效地识别离群点,聚合后的结果簇集具有较低的熵值. 相似文献
18.
针对传统协同过滤推荐算法在大数据环境下存在数据稀疏性及计算复杂性等问题,提出一种双向聚类协同过滤推荐算法。该算法首先从用户维度和项目维度两个方向分别进行属性聚类,然后在目标用户和目标项目所在类簇中分别使用改进后的相似度计算方法进行协同过滤推荐,最后通过平衡因子综合预测评分并形成最终推荐列表。在 MovieLens 公开数据集上进行实验,结果表明,该算法（DCF）相比传统协同过滤推荐算法（TCF）、基于用户聚类的协同过滤推荐算法（UCF）以及基于项目聚类的协同过滤推荐算法（ICF）,在平均绝对误差上分别降低了 16%、8.1%、7.5%,有效提高了推荐精度。 相似文献