基于K—Means聚类算法的APP定价因素分析——以拍照赚钱APP为例

为解决拍照赚钱APP定价问题,利用多元线性回归、K—Means聚类算法等方法,讨论了各种情况下拍照任务定价模型,得到有些任务未完成的原因是由于任务标价过低,距离城市中心过远.研究表明:在距离一定的情况下,会员的信誉度越高,任务的完成度越高.最后利用示例,验证了所得结果的正确性.     

关于拍照赚钱任务定价的研究

以2018年全国大学生数学建模比赛B题提供的数据为基础,研究拍照赚钱的任务定价相关问题.对于已知项目,研究其定价规律并分析任务未完成的原因,设计新的任务定价方案,并与赛题附件给定的原定价方案比较.利用k-均值聚类法,对任务的经纬度进行聚类,采用多项式拟合对完成任务的数据进行拟合,得到价格关于经纬度的函数关系式.建立最小回路模型,利用Dijkcstra算法设计新的任务定价方案.与已知项目相比,新方案的实施能够提高任务的完成度.     

融合高斯核及指数函数聚类的点云目标物提取

针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题,提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法,以优化聚类中心的均匀化分布,实现点云的均匀化聚类。首先,根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度,再依据局部密度的大小确定距离参数。其次,依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心,同时消除聚类中心的邻近化,使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后,利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法（clustering function based on density peak, CFDP）、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）进行比较,该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类（density peak clustering, DPC）算法及深度学习方法相比,所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%...     

融合高斯核及指数函数聚类的点云目标物提取

针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题,提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法,以优化聚类中心的均匀化分布,实现点云的均匀化聚类。首先,根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度,再依据局部密度的大小确定距离参数。其次,依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心,同时消除聚类中心的邻近化,使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后,利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法（clustering function based on density peak,CFDP）、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）进行比较,该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类（density peak clustering,DPC）算法及深度学习方法相比,所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%,在计算效率和精度方面均优于其他两种方法。     

基于广义线性回归的任务定价机制

深入研究已结束项目的任务定价机制,根据该定价机制制定新的任务定价模型.重新打包发布已结束项目的任务,并对比任务完成情况,确定新的任务定价方案,通过聚类获取任务和会员的密度信息,构建一个广义线性回归定价模型.根据会员的任务限额和信度,对定价模型进行修正,获取一个更贴合实际的定价模型.通过对比分析新模型与原始模型,验证了新模型的合理性.     

基于云计算平台Hadoop的HKM聚类算法设计研究

为有效解决传统K-means聚类算法在处理大规模数据集时面临的扩展性问题,提出了一种Hadoop K-means聚类算法.该算法首先根据样本密度剔除数据集中孤立点或者噪声点的影响,再利用最大化最小距离思想选取K个初始中心,使初始聚簇中心点最优化,最后用Hadoop云计算平台的Map Reduce编程模型实现算法的并行化.实验结果表明,该算法不仅在聚类结果上具有较高的准确率和稳定性,而且能够很好地解决传统聚类算法在处理大规模数据时所面临的扩展性问题.     

基于局部密度估计的聚类个数确定研究

随着人工智能和数据挖掘技术的兴起,聚类分析已被广泛应用于通信、文本数据统计、生物信息学和图像处理中。对于非监督聚类分析,聚类的分类数目是决定聚类质量的关键因素。通常聚类个数事先无法确定,随即选择的初始聚类中心容易使聚类结果不稳定。针对此,基于聚类中心具有高局部密度且距高局部密度聚类中心距离较远的特点,提出一种基于局部密度估计的聚类个数的估计方法。经过仿真实验,验证了该算法具有良好的有效性和鲁棒性。     

基于色度直方图的颜色聚类算法

提取目标背景的主色是迷彩设计中的重要步骤,通常采用的颜色聚类算法具有监督性的缺陷. 为此,提出一种基于色度直方图的、无监督的颜色聚类算法. 该算法采用CIE 1931色度系统建立色度直方图,根据像素点在该坐标系的分布规律自动生成聚类中心. 逐一计算像素点与各聚类中心的色度的欧氏距离,将像素点与最近的聚类中心归于一类. 实验结果表明,采用该聚类算法能够准确提取主色,自动分割彩色图像,且比普通聚类算法的时间效率更优.     

基于改进K均值聚类的银行客户分类算法

为了提高银行客户分类的正确率,使银行的收益最大化,提出一种基于改进K均值聚类的银行客户分类算法.算法定义了类间最大相似度均值(AMS),并根据该定义确定最佳聚类数.当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值小时,根据距离原则选择初始聚类中心;当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值大时,把该最小AMS值相匹配的聚类中心看作初始聚类中心.利用最佳聚类数和初始聚类中心实现银行客户的细分.仿真结果表明,提出的算法能够跳出局部最优,并提高客户分类的正确率.     

基于一种改进K-means算法的入侵检测系统研究

为了提高入侵检测系统的实时性和可靠性,基于传统的K-means算法应用于入侵检测系统的有效性和由于随机初始聚类中心而存在的缺陷,基于此缺陷而改进为选取已经初始化的聚类中心距离乘积最大的点为初始聚类中心,并将其运用到入侵检测领域。这种方法可以有效检测出不同类型的入侵行为,并且在KDDCUP99数据集的实验中取得了预期的效果。     

基于Logistic模型对珠三角地区众包模式定价和任务完成情况的评价

针对劳务众包任务定价的问题,以"拍照赚钱"这种自助服务模式为例,运用模糊C聚类、逻辑回归分析方法,建立基于数据挖掘方法下的多元线性拟合模型和逻辑回归模型等,借助MATLAB、SPSS、Excel、Google earth等软件编程求解.分析劳务众包任务定价规律和任务完成情况,结合现阶段定价所存在的缺陷改进优化原有的定价模型,并测算修正的方案实施效果.利用实证分析结果可以为众包模式改善定价策略、提高任务完成度提供帮助.     

基于密度峰值剪枝后的最短路径聚类算法

聚类是通过数据标签或者属性,将一系列经验数据按照相似性或者相近性进行归类.基于密度属性展开的聚类算法,主要聚焦在聚类中心的确定和剩余点如何分配的问题上展开讨论.针对基于密度峰值的可训练最短路径算法,通过密度峰值确定聚类中心,提出使用截断阈值、对路径图进行剪枝的算法改进.然后基于最短路径法对剩余点进行全局分配.实验结果证明,在保持聚类精度的同时,有效地提升了算法执行效率.     

多中心点增量式模糊聚类算法

增量聚类算法可以解决数据量大、内存不足的问题.传统的增量式模糊聚类(incremental multiple medoids based fuzzy clustering, IMMFC)算法只为每个数据块选择一个或多个相同数目的中心,当聚类中的对象权重较小时聚类效果不好.该文提出新的增量式模糊聚类算法用于处理大数据集.首先将大数据集分成多个小的数据块,并对每个小的数据块进行模糊聚类;然后从每个小数据块的每个簇群中选择目标中心点,中心点的个数是簇群中对象的权重之和大于阈值的最少对象数.最后合并所有选定的中心点,并对最终数据块进行模糊聚类,获取最终的中心点.实验结果表明,与IMMFC算法相比,当数据块占总数据的10%以上时,所提算法优于IMMFC.     

多任务模糊聚类驱动的多任务TSK模糊系统模型

该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法,能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息,进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法,可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数,构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型（multi-task fuzzy c-means based multi-task TSK fuzzy system,MTFCM-MT-TSK-FS）以用于实际应用.分别在合成和真实数据集上进行实验,结果验证了该模型的有效性.     

基于小波变换的时间序列聚类

针对传统以欧氏距离为相似性度量的K-均值聚类算法应用于时间序列数据上存在的时间轴偏移敏感性问题及以动态时间轴弯曲距离为相似性度量的高计算复杂性问题,提出基于小波变换的动态时间弯曲距离作为相似性度量方法,根据提取的小波低频系数与原时间序列之间的低能量差异来选择小波变换的尺度,能保证选取的特征在拥有尽量低的维数的同时保留时间序列主要信息.实验结果显示,基于小波动态时间弯曲距离的K均值聚类比基于欧氏距离的K均值聚类效果好,运行速度比动态弯曲距离快.     

基于数据挖掘技术的湖南省县域乡村分类分析

以数据挖掘为工具,结合县域经济发展理论,探究湖南省县域经济发展聚集态势.构建了湖南省县域经济发展评价指标体系,对数据集应用基于原型的二分K均值聚类、基于图的AGNES聚类、加权主成分距离聚类与基于密度的DBSCAN聚类,根据邻近度矩阵的相关度选择最优聚类方法 .结果显示,湖南省县域经济发展按特征可归为四类,各类县市特征显著,类别间发展差距较大.根据模型的理论结果对现有的湖南省政府乡村振兴三大发展梯队的划分进行调整,为地方政府实施乡村振兴战略提供一定的理论基础,具有较好的参考价值.     

模板在线聚类的目标跟踪

针对基于模板的目标跟踪算法存在模板冗余高、难以适应非刚性目标外观多变的问题,提出一种基于粒子滤波的模板在线聚类目标跟踪方法.首先建立用于描述目标和背景的正、负模板集,然后抽取候选粒子,使用候选粒子与正、负模板集的类内距离以及正、负模板集之间的类间距离来构建似然函数,最后依据最大后验概率准则确定最佳候选粒子作为跟踪结果.根据视频序列中连续变化的目标状态,将一定范围内的相似目标状态视为一个状态类,确定当前状态类的聚类半径.采用均值漂移算法对正模板集及最近几帧跟踪结果进行聚类,并将聚类后的中心集作为新的正模板集.实验表明,该算法能保留目标不同的外观状态,在复杂情况下仍能准确跟踪目标.     

“拍照赚钱”任务定价的数学模型研究

针对"拍照赚钱"任务定价问题,综合分析了任务GPS经度、GPS维度和任务定价指标等数据,构建多项式曲线拟合和多元线性回归模型,综合运用MATLAB和SPSS等软件编程求解,得到任务定价拟合曲线方程.比较方程的拟合效果,得到"拍照赚钱"任务定价的多元线性回归模型.     

一种改进的K means聚类彩色图像分割方法

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷.     

一种发现社团结构的快速凝聚聚类算法

为了快速探测复杂网络中的社团结构,提出了基于网络节点耦合度的凝聚聚类算法.首先利用一种优化的聚类中心算法确定初始聚类中心节点,然后根据节点间耦合程度和节点度分别对各社团的节点进行分类和不断调整聚类中心,直至聚类算法结束.实验结果表明,该算法能够快速准确的划分复杂网络中的各社团.