共查询到18条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
基于分层聚类的k-means算法 总被引:8,自引:0,他引:8
为了更好地实现聚类,在分析分层聚类和k-means算法优缺点的基础上提出了一种改进的聚类算法.改进算法将分层聚类和k-means聚类算法的优点相结合,首先采用分层聚类,得到一个初始的聚类结果,然后应用k-means聚类算法继续聚类.实验结果表明,改进算法较原先传统的聚类算法,不但算法执行速度快、效率高,而且聚类效果也比较好。 相似文献
2.
把表达模式相似的基因挑选出来并归为一类,在实际应用中非常重要,以往人们常采用Bootstrap方法去分析这个问题。利用似然比检验方法去解决这个问题,可以从理论上推导出原假设下的精确分布,不仅准确有效而且节省了大量的时间。 相似文献
3.
4.
5.
Web日志模糊聚类算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出了一种新的Web事务模糊聚类算法.给出了新的Web事务定义和相异度定义,聚类准则函数是所有样本与C个代表中心的相异度之和,我们的目标是使这个聚类准则函数最小.同时给出了改进算法.经过试验证明,改进的算法更有效. 相似文献
6.
KNN算法通过近邻样本的个数分类,Entropy-KNN算法给出新的相似度定义,而且投票时综合待测样本与近邻样本的个数和各类近邻的平均距离,但两种算法均未考虑近邻样本间的相似.提出的基于层次聚类法的Entropy-KNN算法,首先对训练集按类别进行层次聚类,接着在与待测样本最相似的子类中选取近邻样本,使得近邻样本具有较高的相似度,最后结合Entropy-KNN算法进行分类.在蘑菇数据集上的实验结果表明,该算法的分类准确率高于Entropy-KNN算法. 相似文献
7.
陈亚峰 《济源职业技术学院学报》2014,(4):4-7
针对K-均值算法易受孤立点影响、对初始中心点选择敏感、易陷入局部最优的问题,对K-均值算法进行了改进,提出了一种自适应优化选择初始中心点的K-均值算法。实验结果表明,改进后的算法不仅较大程度上弥补了传统K-均值算法的不足,并且提高了聚类的稳定性和准确率。 相似文献
8.
DBSCAN算法是一种基于密度的空间数据聚类方法,聚类速度快,且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类.但是数据量大时要求较大的内存支持和IO消耗,当空间聚类的密度不均匀,聚类间距离相差很大时,聚类质量较差.本文在DBSCAN算法的基础上提出一个划分不同密度分别聚类的算法.测试结果表明可以改善聚类效果. 相似文献
9.
10.
11.
一种新的移动机器人动态避障方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新颖、有效的移动机器人的动态避障方法.通过分析障碍物最大包围盒在机器人坐标系的位置以及其相对于机器人的速度,得到障碍物与机器人可能发生碰撞的方位,然后使用基于速度改变最小原则和速度改变最佳原则的第一和第二避障策略来完成机器人的动态避障.仿真结果表明,此方法能够使机器人在具有静态和动态障碍物的复杂环境中安全避障. 相似文献
12.
在对移动机器人自动导航、障碍回避以及多传感器系统研究的基础上,设计了一种用于移动机器人自动导航的多传感器阵列实时动态测试分析与控制系统.系统利用数字信号处理器(DSP)的片内I/O端口和其他外围设置,简化外围电路设计,通过CAN总线完成超声数据与上位机通信,实现对多路超声传感器的实时动态监测和控制.试验运行表明系统可解决移动机器人的自动导航、停靠站等精确定位和避障的问题. 相似文献
13.
14.
15.
应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度. 相似文献
16.
17.
鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳... 相似文献