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991.
992.
针对网格聚类方法在高维子空间聚类中网格规模随着维度急剧升高的问题,以及差别阈值方法引入干扰小聚簇的问题,提出一种具有两个网格划分阶段的密度意识子空间聚类模型。该模型第一阶段采用粗网格找出可能存在聚类的子空间区域,第二阶段在这些区域中进行等效精度更高的网格划分并找出所有致密单元。该模型在两个阶段处理的网格规模均远低于密度意识子空间聚类模型在相同划分精度下的网格规模,同时利用第一阶段对网格空间的筛选作用降低小聚簇干扰,提高聚类质量。合成数据集实验表明:该模型聚类精准率和查全率性能明显优于原模型;基于真实数据集实验,相比一次划分模型,该模型以损失0.4%数据点的代价提高输出聚类密度19.4%,聚类质量大幅提升。 相似文献
993.
一种提高文本聚类算法质量的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
冯少荣 《同济大学学报(自然科学版)》2008,36(12)
针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法存在的主要问题,即忽略了词之间的语义信息、忽略了各维度之间的联系而导致文本的相似度计算不够精确,提出基于语义距离计算文档间相似度及两阶段聚类方案来提高文本聚类算法的质量.首先,从语义上分析文档,采用最近邻算法进行第一次聚类;其次,根据相似度权重,对类特征词进行优胜劣汰;然后进行类合并;最后,进行第二次聚类,解决最近邻算法对输入次序敏感的问题.实验结果表明,提出的方法在聚类精度和召回率上均有显著的提高,较好解决了基于VSM的文本聚类算法存在的问题. 相似文献
994.
基于聚类的多运行方式下电力系统稳定器设计 总被引:1,自引:1,他引:0
将模式识别中的聚类算法用于电力系统多运行方式的分类,提出了一种多运行方式下电力系统稳定器的设计方法.选择所有节点注入功率或所有机电振荡阻尼比为表征系统运行方式的特征向量,基于基本顺序聚类算法确定类的数目,用层次聚类和 C 均值聚类算法得到每类的中心运行方式.电力系统稳定器的参数设计仅针对各类的中心运行方式进行,将此问题转化为一个非光滑优化问题,用信赖域法加以求解,求得的参数可用于该类别其余运行方式.示例系统的仿真结果表明,提出的方法可以显著降低多运行方式下控制器参数设计问题的规模,从而大大减小计算量. 相似文献
995.
基于补图团的着色思想提出了分布式分簇算法,并在此基础上给出了一种基于簇的入侵检测方案. 相似文献
996.
在模糊C-均值聚类(FCM)目标函数的基础上按聚类中心分离原则增加一个聚类中心分离项来扩展FCM算法,提出基于聚类中心分离的模糊聚类模型(FCM_CCS)。该模型可使聚类过程中的聚类中心之间距离扩大,从而得到更好的聚类效果。由于该模型和FCM一样对噪声敏感我们提出它的可能性聚类模型(PCM_CCS),最后进一步扩展成它的可能性模糊聚类模型(PFCM_CCS)。基于聚类中心分离的可能性模糊聚类模型在处理噪声数据和克服一致性聚类问题方面表现出良好的性能。对数据集的测试实验结果表明了提出的PFCM_CCS能同时产生模糊隶属度和典型值,使聚类中心间距扩大,同时具有更好的聚类准确率。 相似文献
997.
该文提出一种最优模块化神经网络的模型.BP网络存在学习后面的样本而"遗忘"前面的样本,以及训练速度很慢的问题,但具有泛化能力强的优点,同时网络的结构不会随数据增加而变的庞大.而RBF网络随着输入维数增加其隐藏层的神经元个数呈指数增加,并且其泛化能力不强,但RBF网络具有训练速度比较快,逼近效果好等优点.于是提出最优模块化神经网络的模型,综合BP和RBF网络的优点.使学习样本能力,运算速度,网络规模得到改善.该模型适合于较多的样本训练. 相似文献
998.
在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识. 相似文献
999.
基于凝聚的层次聚类算法的改进 总被引:3,自引:0,他引:3
为提高基于凝聚的层次聚类算法的准确率.在研究了空间级约束适用情况的基础上,以Single Link算法为例,验证了空间级约束条件对聚类结果的影响.与实例级约束Single Link算法相比,空间级约束Single Link 算法只需较少约束条件即可达到较高准确率.实验结果证明,空间级约束可以有效提高聚类的准确率. 相似文献
1000.
提出一种基于R-Link树的快速空间索引结构, 并在该结构中引入K-Means算法. 在K-Means算法中采用均值标准差确定初始聚类中心, 提高了收敛速度, 并通过距离准则函数优化K值, 避免了K值的盲目选取. 与R-Link相比空间开销代价稍大, 但性能更高, 且数据量越多, 此结构的整体性能越好. 相似文献