一种改进禁忌搜索的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心随机选择、聚类精度不高、全局搜索能力较差以及禁忌搜索算法对初始值随机选取等问题,提出了一种粒计算与最大距离积法相结合的初始化禁忌搜索初始值算法,将改进后的禁忌搜索算法用来优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。通过仿真试验论证了该算法具有较高的效率和准确率以及较强的稳定性。     

基于改进K-medoids算法的科技文献特征选择方法

根据科技文献的结构特点搭建了一个四层挖掘模式,并结合K-medoids算法提出了一个特征选择方法.该选择方法首先依据科技文献的结构将其分为4个层次,然后通过K-medoids算法聚类对前3层逐层实现特征词提取,紧接着再使用Aprori算法找出4层的最大频繁项集,并作为4层的特征词集合.同时,由于K-medoids算法的精度受初始中心点影响较大,为了改善该算法在特征选择中的效果,论文又对K-medoids算法的初始中心点选择进行优化.实验结果表明,结合优化K-medoids的四层挖掘模式在科技文献分类方面有较高的准确率.     

基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

基于方差优化谱聚类的热点区域挖掘算法

为改善交通拥堵的情况,本文利用聚类分析方法对移动轨迹数据进行挖掘,识别居民出行的热点区域。传统的Ng-Jordan-Weiss （NJW）谱聚类算法常使用K-means聚类算法来实现最后的聚类操作,然而K-means聚类算法存在对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,影响对热点区域的挖掘结果。因此,本研究将方差优化初始中心的K-medoids聚类算法运用到谱聚类算法最后聚类阶段,提出基于方差优化谱聚类的热点区域挖掘算法（Hot Region Mining algorithm based on improved K-medoids Spectral Clustering,HRM-KSC）,然后在真实的轨迹数据集上进行试验。试验结果发现,HRM-KSC算法聚类结果的轮廓系数更高,表明HRM-KSC算法改善了NJW谱聚类算法,提高了聚类质量。     

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.     

多模型的油藏模拟自动历史拟合方法研究

传统油气藏数值模拟通常仅建立单个随机地质模型，采用人工历史拟合方式获得符合油藏动态的地质模型并用于方案预测。但由于地质资料相对稀少且地层非均质性的客观事实存在，历史拟合问题必然存在多解性，所获得的单个地质模型无法保证准确反映地下真实情况。本次研究中首先利用静态地质资料生产大量随机实现，使用PCA降维方法减少模型数据量，再利用聚类方法挑选出多个特征各异的实现作为初始模型，采用基于SPSA算法的自动历史拟合方法，获得多个符合油藏动态却又包含不同特征的历史拟合模型。结果表明，多模型能够更接近地下的真实情况，产生的预测结果不再是单一动态曲线，而是具有多种开发可能性的一系列曲线，这样使预测更为科学可靠。