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一种高效的双边聚类集成算法  CNKI文献

谱聚类可以任意形状的数据进行聚类,在聚类集成中能够有效的提高基聚类的质量。以往的聚类集成算法中,聚类集成得到的结果并不是最终聚类结果,还需要利用聚类算法来...

杨辉 彭晗... 《计算机仿真》 2021年08期 期刊

关键词: 聚类集成 / 聚类 / 谱聚类 / 基聚类

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集成聚类算法研究  CNKI文献

聚类算法作为模式识别、数据挖掘领域的重要研究内容,受到研究者的广泛关注。近年来,许多对团簇状的数据表现出较好性能的聚类算法被提出,但面对结构复杂、边界不易区分、非球形分布和高维的数据集,单个~...

薛红艳 导师:钱雪忠 江南大学 2021-06-01 硕士论文

关键词: 集成聚类 / 共协矩阵 / 加权策略 / 低秩表示

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大规模数据快速图聚类算法研究  CNKI文献

聚类分析作为数据挖掘中的重要技术手段已经被应用到各个领域。其中谱聚类作为图聚类的代表算法应用更是越来越广泛。同时随着信息化时代的发展,数据规模变得越来越大,所需处理的数据也在随着信息化...

尤坊州 导师:白亮 山西大学 2021-06-01 硕士论文

关键词: 聚类分析 / 图聚类 / 二部图 / 聚类集成

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考虑双尺度相似性的电力负荷集成谱聚类分析  CNKI文献

传统电力系统调度运行通过“发电跟踪负荷”的方式实现源荷实时平衡,电力负荷一般被认为是不可控的,通过电力负荷特性分析可以掌握需求侧个体及群体用能规律,对于安排调度计划、优化资源配置、提升用能效率具有重要决...

徐胜蓝 导师:万灿 浙江大学 2021-01-01 硕士论文

关键词: 负荷聚类 / 集成谱聚类 / 加权一致性矩阵 / 双尺度相似性

下载(49)| 被引(0)

考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法  CNKI文献

负荷聚类可以依据形态特性差异对负荷曲线进行归类,实现用户用能行为规律分析,为需求侧响应、电网客户服务等提供重要的决策信息。文中提出一种考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类算法。首先,为了克服...

徐胜蓝 司曹明哲... 《电力系统自动化》 2020年22期 期刊

关键词: 负荷聚类 / 集成谱聚类 / 双尺度相似性 / 一致性矩阵

下载(349)| 被引(3)

关键节点选择的快速图聚类算法  CNKI文献

在众多聚类算法中,谱聚类作为一种代表性的图聚类算法,由于其对复杂数据分布的适应性强、聚类效果好等优点而受到人们的广泛关注。然而,由于其高计算时间复杂度难以应用于处理大规模数据。为...

尤坊州 白亮 《计算机科学与探索》 2021年10期 期刊

关键词: 聚类分析 / 图聚类 / 谱聚类 / 聚类集成

下载(227)| 被引(0)

基于集成聚类的交叉口车辆行驶路径提取方法  CNKI文献

交叉口不同方向车辆的行驶路径冲突会导致各种碰撞风险,因此利用交叉口的车辆轨迹数据提取该场景下的路径信息,对交叉口碰撞风险分析具有重要意义。提出一种基于集成聚类的路径信息提取方法,用于从交叉口车辆轨...

尹卓 许甜... 《计算机应用与软件》 2020年07期 期刊

关键词: 轨迹聚类 / 轨迹特征提取 / 集成聚类 / 拉普拉斯中心性

下载(149)| 被引(0)

基于双边聚类集成聚类算法研究  CNKI文献

随着网络技术、数据存储和数据采集能力的快速发展,每天都会产生大量的数据,如何从这些大量的数据中提取出有价值的信息就变的极其不容易。在大数据时代聚类算法已经成为获取有用信息不可或缺的重要手段。无论是...

彭晗 导师:杨辉 华东交通大学 2020-06-30 硕士论文

关键词: 基聚类 / 聚类 / 谱聚类 / 集成聚类

下载(19)| 被引(0)

基于混合型数据的自适应谱聚类集成算法  CNKI文献

文章基于混合型数据对传统谱聚类算法进行改进。针对传统谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,提出一种密度调整的尺度参数自适应的核函数。同时,在谱聚类聚类步中为了减少初始聚类中心对...

刘惠 《统计与决策》 2020年09期 期刊

关键词: 自适应 / 谱聚类 / 核函数 / 集成算法

下载(202)| 被引(3)

基于多组学数据的聚类方法研究  CNKI文献

在人类基因组计划业已完成的当下,随着测定技术不断发展而产生的海量多组学数据为我们认识生命提供了崭新的视角。利用多组学数据进行整合分析,既是为了增加对同一研究问题的证据来源,更是因为单一组学难以准确描述精...

高振博 导师:姚卫红 大连理工大学 2020-05-01 硕士论文

关键词: 多组学数据 / 聚类算法 / 证据理论 / 度量学习

下载(85)| 被引(0)

半监督选择性聚类集成研究  CNKI文献

随着信息技术的更新发展,人们步入了大数据时代。人们日常生活中随时随地都在产生大量的信息数据,如何在海量的信息中获得隐藏在其中的有价值的信息,成为一个新的研究热点。其中聚类分析就是一种很常见的数据挖...

黄欣辰 导师:皋军 江苏科技大学 2020-04-27 硕士论文

关键词: 聚类集成 / 半监督聚类集成 / 成员选择 / 成对约束

下载(24)| 被引(0)

基于分块集成的图像聚类算法  CNKI文献

基于谱聚类的子空间聚类算法已经显示出良好的效果,但是传统的子空间聚类算法需要将图像进行向量化处理,而这种向量化会导致图像本身携带的二维结构信息的丢失。为了减少这种信息的丢失,文中提出了...

刘淑君 魏莱 《计算机科学》 2020年06期 期刊

关键词: 子空间聚类 / 矩阵块 / 核范数 / 矩阵回归

下载(234)| 被引(1)

面向不完备数据的三支聚类分析  CNKI文献

聚类分析或称聚类,作为一种无监督数据挖掘方法,根据设定的测量方法,允许我们将类似样本划分到同一类簇中。它有助于我们识别数据元素之间的模式,揭示了数据对象之间的关联,并有助于发现隐藏的数据结构。...

施虹 导师:王平心 江苏科技大学 2019-12-25 硕士论文

关键词: 聚类分析 / 不完备信息系统 / 三支决策 / 三支聚类

下载(14)| 被引(0)

居民客户电费回收风险的预测研究——基于随机森林算法  CNKI文献

为了对居民客户电费回收风险进行预测,首先基于业务逻辑和数据探索性分析构建合适的电费回收风险评价指标,利用谱聚类集成算法对居民客户进行聚类;根据聚类结果评判每个类的风险等级并作为因变量,利...

刘惠 麦展铭... 《统计与咨询》 2019年06期 期刊

关键词: 电费回收风险 / 谱聚类集成算法 / 随机森林算法

下载(83)| 被引(0)

基于局部加权聚类集成的锋电位分离方案设计  CNKI文献

神经元是组成大脑最基本的单位,监测大脑单个神经元的活动有助于理解大脑的工作机制。实际中,采集到的神经元电信号往往是同一脑区内多个神经元电信号的叠加,可以使用锋电位分离(Spike Sorting)方法把叠加在一起的神经...

李振斌 导师:季薇 南京邮电大学 2019-12-09 硕士论文

关键词: 锋电位分离 / 加权投票 / 谱聚类 / 局部加权

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基于谱聚类的双边聚类集成算法  CNKI文献

聚类集成算法通过合并某个数据集的多个划分(基聚类)结果来提高最终聚类的准确性,所以基聚类的质量对于最终的集成划分至关重要。传统的聚类集成中的基聚类使用最多的是K―means。但K-means对于结构复杂的数据集,不能...

杨辉 彭晗... 第30届中国过程控制会议(CPCC 2019)摘要集 2019-07-31 国际会议

关键词: 聚类集成 / BKM / 基聚类 / 谱聚类

下载(58)| 被引(0)

基于空间变换的聚类算法研究  CNKI文献

基于空间变换的聚类(CST:Clustering based on Space Transformation)是本文提出的一个新的聚类算法统一框架,其旨在提高单个聚类算法的有效性和普适性,并缓解用户对选择合适聚类算法的困难和...

胡连豫 导师:钟才明 宁波大学 2019-06-10 硕士论文

关键词: 聚类统一框架 / 基于相似性的机器学习 / 非线性聚类 / 聚类内部指标

下载(28)| 被引(0)

基于动态组织膜系统的谱聚类集成算法研究与应用  CNKI文献

随着信息时代到来,数据量激增,数据复杂度高,如何从这些数据中挖掘有用信息正成为数据挖掘的一个重要研究方向。聚类研究是数据挖掘的一个主要方法,是一种有效分析数据、挖掘有效信息的方式。传统的聚类算...

胡雪伟 导师:刘希玉 山东师范大学 2019-05-31 硕士论文

关键词: 膜计算 / 谱聚类 / 选择性聚类集成 / 用户细分

下载(74)| 被引(0)

基于加权集成Nystr?m采样的谱聚类算法  CNKI文献

针对Nystr?m方法在谱聚类应用中存在聚类效果不稳定、样本代表性较弱的问题,提出基于加权集成Nystr?m采样的谱聚类算法.首先利用统计杠杆分数区别数据间的重要程度,对数据进行加权.然后基于权...

邱云飞 刘畅 《模式识别与人工智能》 2019年05期 期刊

关键词: 谱聚类 / Nystr?m采样 / 统计杠杆分数加权 / 集成Nystr?m

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基于集成学习的短文本聚类  CNKI文献

随着互联网的飞速发展,网络购物越来越受广大群众的青睐,成为人们日常购物的主流方式。与此同时,网购平台上产生了海量关于商品的评论文本数据。而商品评论中包含着大量潜在的商品信息和顾客满意度信息,企业可以从中挖...

王小静 导师:王湘君 华中科技大学 2019-05-01 硕士论文

关键词: 特征选择 / 降维 / 文本聚类 / 集成学习

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