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多元时间序列算法综述
2025年
多元时间序列(MTS)作为众多领域智能化技术的关键数据依据,其随时间推移记录了系统中多个变量的状态变化。技术作为一个数据挖掘核心工具可以将数据按照其结构相似性划分为不同的簇,通过识别数据的结构和内在关系挖掘系统发展规律和变量相关关系。面对多元时间序列数据结构的复杂性、变量之间的关联性以及数据高维性等为分析带来的挑战,国内外已经开展了大量相关研究工作。鉴于此,对多元时间序列数据场景下的分析算法进行综述。基于特征提取方式、相似性度量算法划分框架等分标准,对现有多元时间序列算法进行对比分析。对于每一多元时间序列技术,从算法原理、代表性方法、算法优缺点以及解决的问题等方面进行详细总结与剖析。进一步讨论了常用的评价标准,以及多元时间序列相关公开数据集。从多变量时序数据结构特殊性出发对现有多元时间序列存在的挑战及未来发展方向进行了总结与展望。
郑德生孙涵明王立远段垚鑫李晓瑜
关键词:多元时间序列聚类算法
基于算法的全息视频快速优化方法
本发明针对全息视频优化的计算速度较慢的问题,提供了基于算法的全息视频快速优化方法。本发明通过引入算法,显著降低了全息视频优化中的计算复杂度。通过先得到簇的中心的优化全息图,将其作为簇内其他帧的初始全息图,不仅...
王君周杰
基于算法的芯片缺陷视觉检查方法
提供了一种芯片缺陷视觉检查方法,包括:获取一组芯片的图像数据集合,所述图像数据集合包括与所述一组芯片中的每个芯片的图像相对应的图像数据,所述图像数据包括所述图像的尺寸、所述图像中的缺陷的尺寸;对所述图像数据集合中的每个芯...
杜骁李霁秋
基于图书共借关系的读者算法
2025年
发现具有相似借阅倾向的读者群体,并针对不同群体进行个性化读者服务,能够有效提升高校图书馆的读者服务质量,促进高校师生学习和科研进步。首先,本文设计了基于图书共借关系的读者算法框架,讨论了算法中的读者距离定义、簇间距离选取和停机条件3个关键设计。其次,本文介绍了算法实现,包括如何基于图书馆的数据库系统高效计算读者距离,如何利用scipy程序库实现读者凝层次算法。最后,在某高校图书馆图书外借数据集上进行验证。结果表明,该算法能够有效发现高校中具有相似借阅倾向的读者群,优于传统的根据读者型和所属院系的读者群体划分方法。
廖兴思
关键词:数据挖掘聚类算法凝聚层次聚类个性化服务
基于密度的三支K-Means算法
2025年
本文提出了一种基于密度的三支K-Means算法。针对传统的K-Means算法在选取初始中心时往往依赖于随机选择和无法处理不确定性数据对象的问题,本文采用基于密度算法优化初始中心的选择,并优化了截断距离的选取,最后使用三支决策的方法对结果进行处理。实验结果表明,与传统的K-Means算法相比,改进的K-Means算法中表现出更高的精度和稳定性。This paper proposes a three-branch K-Means algorithm based on density clustering. In view of the problem that the traditional K-Means algorithm often relies on random selection and cannot handle uncertain data objects when selecting initial clustering centers, this paper uses a density-based clustering algorithm to optimize the selection of initial clustering centers, and optimizes the selection of truncation distance. Finally, a three-branch decision method is used to process the clustering results. The experimental results show that the improved K-Means algorithm exhibits higher clustering accuracy and stability in clustering compared to the traditional K-Means algorithm.
李志聪晏啸昊
关键词:K-MEANS算法密度聚类
基于新型阴影集的模糊C均值算法
2025年
提出一种基于五区域阴影集的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法,利用FCM算法得到对象簇的隶属度,引入五区域阴影集,将对象划分为核心区域、次核心区域、阴影区域、次边缘区域和边缘区域,分析次核心区域得到阈值ω,通过核心区域和次核心区域中隶属度μ≥ω的对象簇得到结果,在8个公开数据集中进行实验。本文提出的算法相比于其余3种算法在7个数据集上取得了最佳的结果。
国栋凯张钦然李小南易黄建
关键词:模糊聚类
一种基于算法的肿瘤放疗异常预警系统
本发明涉及放疗数据分析技术领域,提出了一种基于算法的肿瘤放疗异常预警系统,旨在提升放疗过程中对患者健康数据的异常检测能力和预警精度;该系统通过引入局部离群因子和自适应带宽优化技术,优化了MeanShift算法的密...
李晓旭刘丽虹
一种基于K-means算法的仪器设备检测方法
本发明公开了一种基于K‑means算法的仪器设备检测方法,涉及设备检测技术领域,旨在解决目前设备工作时间统计主要依赖人工记录,效率低下,无法区分有效工作时间,存在大量误差的技术问题,该方法基于一种仪器设备检测系统来实...
尹伟许宇明潘雪捷鲁新梅
基于数据挖掘技术和算法的线损模型研究
2025年
随着电力行业的发展和人们生活水平的提高,对供电质量和电网性能的要求不断增加。线损作为评估电网质量的重要指标,管理和优化对电力行业的健康发展至关重要。为了有效提高线损管理,提出一种基于数据挖掘和算法的线损预测方法。通过分析电网数据,采用模糊C均值算法预测线损,以提高线损管理的效率和精度,从而降低线损率,提升电力企业的运营效率和盈利能力。
谢炅峰
关键词:数据挖掘模糊C均值聚类算法线损管理
一种面对雷达信号分选的无参数快速算法
2025年
针对基于密度的噪声应用空间(DBSCAN)算法在雷达信号预分选中需要人为设置参数、对密度分布不均雷达信号准确度低、计算复杂度高的问题,提出了一种基于粒子群算法和网格划分的无参数快速(GPSO-DBSCAN)算法。该算法通过粒子群算法自适应获得DBSCAN最优参数,通过网格划分和分级增强了对密度分布不均雷达信号的能力,并降低了计算复杂度,实现了准确、快速。仿真结果表明,该算法能够自适应、准确快速完成密度分布不均雷达信号的
彭泽宇束坤
关键词:雷达信号分选粒子群算法

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王士同
作品数:656被引量:2,737H指数:21
供职机构:江南大学数字媒体学院
研究主题:支持向量机 模糊系统 模糊聚类 聚类 神经网络
焦李成
作品数:3,376被引量:8,720H指数:41
供职机构:西安电子科技大学
研究主题:SAR图像 图像 极化SAR 遥感图像 图像分类方法
吴嘉瑞
作品数:424被引量:2,795H指数:28
供职机构:北京中医药大学中药学院
研究主题:META分析 关联规则 网络药理学 数据挖掘 随机对照试验
罗可
作品数:115被引量:628H指数:12
供职机构:长沙理工大学
研究主题:聚类算法 粗糙集 聚类 数据挖掘 聚类分析
张冰
作品数:902被引量:6,099H指数:34
供职机构:河南中医药大学
研究主题:中药 关联规则 META分析 菊苣 药物警戒