基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于邻域粗糙集的不完整决策系统特征选择算法

针对不完整决策系统属性约简算法时间复杂度较高问题,基于正域不变条件下,决策系统分类能力保持不变原则,提出不完整决策系统前向顺序特征选择算法.该算法从约简集为空集开始,根据在约简集合中加入各属性后对正域影响程度大小将属性降序排列,采用顺序前向搜索,选择当前最佳特征加入特征约简集合,确定最佳特征子集.将该算法扩展到基于邻域...     

基于密度RPCL的K-means算法

目的探索同时确定K-means算法的最佳聚类数K和最佳初始聚类中心的方法,使K-means算法的聚类结果尽可能地收敛于全局最优解或近似全局最优解。方法以次胜者受罚竞争学习(Rival Penalized Competitive Learning,RPCL)作为K-means的预处理步骤,以其学习结果作为K-means的聚类数和初始聚类中心并依据数据集样本自然分布定义样本密度,将此密度引入RPCL的节点权值调整,以此密度RPCL的输出作为K-means的最佳聚类数K和最佳初始聚类中心。采用UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的带有噪音点的人工模拟数据集进行实验测试,并用不同的聚类结果评价指标对聚类结果作了分析。结果提出的密度RPCL为K-means提供了最佳的类簇数和最佳的初始聚类中心。结论基于密度RPCL的K-means算法具有很好的聚类效果,对噪音数据有很强的抗干扰性能。     

一种确定最佳聚类数的新算法

针对K-均值聚类算法需要事先确定聚类数K的问题,将粒度计算引入样本相似度函数,定义了新的样本相似度,用模糊等价聚类确定数据集可能的最大类簇数Kmax.以Kmax为搜索上界,利用改进全局K-均值聚类算法,以BWP(Between-Within Proportion)为聚类有效性度量指标,提出确定最佳聚类数的一种新方法.通过UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明该算法不仅能有效确定数据集的最佳聚类数,而且适用于大规模数据集,但是会受到噪音点影响.     

培养液对尾草履虫种群增长和个体形态的影响

目的 探讨培养液对尾草履虫种群增长和个体形态的影响，并筛选合适的尾草履虫培养液。方法 采用稻草、奶粉、酵母、杂粮4种培养液对尾草履虫进行培养。结果 杂粮培养液、稻草培养液和奶粉培养液里的草履虫生长繁殖的较快。结论 奶粉培养液的适宜浓度为0．2%；杂粮培养液的适宜浓度为4％。杂粮培养液培养的尾草履虫长度、宽度都比较大，个体宽短；稻草培养液培养的尾草履虫长度、宽度都比较小，个体细长。不同的培养液适合不同的培养用途。     

基于遗传算法的数量属性离散化算法

提出了在没有任何领域知识可供借鉴的情况下，基于聚类思想，利用遗传算法对数量型属性进行离散化的新算法——遗传C均值算法．该算法利用遗传算法具有全局寻优的特性，对训练样本根据其每一属性值进行聚类，将样本划分为不同的类，从而为每一属性找到其值的最佳分割点．然后，对不同类赋以不同的编码．该算法的优点是能得到最优的离散化结果．在VC 6．0环境下实现了该算法．仿真实验证明该方法有效解决了利用粗糙集理论进行分类规则挖掘时，数量型属性的离散化问题。     

一种新的密度加权粗糙K-均值聚类算法

为了克服粗糙K-均值聚类算法初始聚类中心点随机选取,以及样本密度函数定义所存在的缺陷,基于数据对象所在区域的样本点密集程度,定义了新的样本密度函数,选择相互距离最远的K个高密度样本点作为初始聚类中心,克服了现有粗糙K-均值聚类算法的初始中心随机选取的缺点,从而使得聚类结果更接近于全局最优解。同时在类均值计算中,对每个样本根据定义的密度赋以不同的权重,得到不受噪音点影响的更合理的质心。利用UCI机器学习数据库的6组数据集,以及随机生成的带有噪音点的人工模拟数据集进行测试,证明本文算法具有更好的聚类效果,而且对噪音数据有很强的抗干扰性能。     

秦岭南北5地中华稻蝗(Oxya chinensis)的亲缘关系

选择秦岭南北５地中华稻蝗（Ｏｘｙａ ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ Ｔｈｕｎｂｅｒｇ）的每地雌雄各１２个个体的１３个形态牲进行测量,取每一地同一性别不同个体的平均菜成雌雄的原始数据矩阵。用自然对数的绝对值对雌雄原始数据矩阵分别进行标准化后,用ＰＣＴ距离系数和离差平方科法进行聚类。用欧氏距离系数和单链法、全链法等聚类方法进行验证。结果表明：汉中和安康一线沿秦岭山脉南麓汉江两岸的中华稻蝗距离较近,应为一个地理宗或     

带单一限制条件的单源多权最短路径算法及其实现

带限制条件的单源多权最短路径比一般网络中的最短路径有更加广泛的 ,给出了仅带单一限制条件的单源多权最短路径的算法及其实现,最后给出了算法分析。     

一种改进的全局K-均值聚类算法

将快速K中心点聚类算法确定初始中心点的思想应用于全局K-均值聚类算法,对其选取下一个簇的最佳初始中心的方法进行改进,提出选取下一个簇的最佳初始中心的一种新方法.该新方法选择一个周围样本分布相对密集,且距离现有簇的中心比较远的样本为下一个簇的最佳初始中心,得到一种改进的全局K-均值聚类算法.改进后的算法不仅可以避免将噪音点作为下一个簇的最佳初始中心点,而且在不影响聚类效果的基础上缩短了聚类时间.通过UCI机器学习数据库数据以及随机生成的人工模拟数据实验测试,证明改进的全局K-均值聚类算法与全局K-均值聚类算法及快速全局K-均值聚类算法相比在聚类时间上更优越.