数据聚类

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基于模糊C-均值的空间不确定数据聚类被引量：7
《计算机工程》2015年第10期47-52,共6页肖宇鹏 何云斌 万静 李松 
黑龙江省自然科学基金资助项目(F201014;F201134;F201302);黑龙江省教育厅科学技术研究基金资助项目(12531120;12541128;12511100)
针对现实世界中样本对象的不确定性及样本对象间界限划分的模糊性,提出基于模糊C-均值的空间不确定数据聚类算法UFCM。但由于UFCM算法在聚类过程中涉及大量期望距离的复杂积分计算,导致UFCM算法性能不理想,进而给出改进算法I_UFCM,将空...
关键词：模糊C-均值 不确定数据 概率密度函数 期望距离 质心 
基于图论的DNA微阵列数据聚类算法被引量：1
《计算机工程》2014年第5期36-40,共5页宋佳 许力 孙洪 
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011319);苏州市职业大学青年基金资助项目(SZDQ09L02)
传统的聚类算法用于DNA微阵列数据分析时,多数只能生成一种聚类结果,无法识别出与多组不同基因表达模式相类似的基因。针对该问题,提出一种基于图论的聚类算法,采用一个有向无权图来描述需要分析的DNA微阵列数据,分别计算该图具有最小...
关键词：微阵列 基因表达数据 聚类分析 图割 图论 最小割 
基于MapReduce的分布式网络数据聚类算法被引量：9
《计算机工程》2013年第7期76-82,共7页陈东明 刘健 王冬琦 徐晓伟 
辽宁省自然科学基金资助项目(20102059)
时空复杂度较高以及物理机器内存不足,会导致传统聚类算法不能有效地分析处理大规模数据网络。针对该问题,在MapReduce分布式模型的基础上,提出一种网络数据分布式聚类算法。根据MRC理论设计有限MapReduce轮数,控制混洗过程所需时间,利...
关键词：聚类算法 分布式聚类 MapReduce编程模型 数据挖掘 社团结构 
基于排序思想的高维稀疏数据聚类被引量：2
《计算机工程》2010年第22期13-14,共2页祝琴 高学东 武森 陈敏 陈华 
国家自然科学基金资助项目(60963008)
针对CABOSFV聚类算法对数据输入顺序的敏感性问题,提出融合排序思想的高属性维稀疏数据聚类算法,通过计算首次聚类中两两高属性维稀疏数据非零属性取值情况确定所需要计算差异度的集合组合,减小了算法复杂度。应用结果表明,该方法能提高...
关键词：高维稀疏数据 CABOSFV聚类 排序 
近似k-median分类属性数据聚类
《计算机工程》2007年第8期66-67,70,共3页赵恒 张高煜 
数据挖掘中解决分类属性数据聚类的算法有很多种,但大多数基于划分的方法得到的聚类中心一般不是数据集中的实际数据对象,缺乏实际的物理意义,有时会导致某一聚类为空。该文研究了近似k-median的求解算法,用数据的近似中值来代替模式进...
关键词：数据挖掘 近似k-median聚类 分类属性数据 
一种改进多亲遗传算法的并行模型研究被引量：1
《计算机工程》2007年第5期190-192,196,共4页吴佳英 李平 郑金华 胡宁静 
湖南省自然科学基金资助项目(05JJ30125);湖南省教育厅基金资助项目(06B005)
通过分析传统遗传算法和多亲遗传算法的不足,提出了一种多亲遗传算法的改进算法:基于共享存储器的多亲遗传算法,并对其进行了理论分析,讨论了GA的并行模型特点后,结合粗粒度并行模型和群体分组的并行方式,提出了一种MGASM的并行模型,该...
关键词：多亲遗传算法 共享存储器 理论分析 并行处理 数据聚类 
兴趣子空间挖掘算法在高维数据聚类中的应用被引量：3
《计算机工程》2007年第2期12-14,17,共4页杨颖 韩忠明 杨磊 
国家"863"计划基金资助项目(2002AA4Z3430);广西大学基金资助项目
给出了兴趣子空间的定义,采用基于Chernoff-Hoeffding边界,带回溯的深度优先搜索算法来挖掘最大兴趣子空间,并运用高维真实数据和合成数据检验算法的有效性。高维数据的挖掘面临着数据分布的稀疏性和特征空间的相交性所带来的挑战。
关键词：兴趣子空间 高维数据 聚类 数据挖掘 
基于依赖结构和Gibbs Sampling的离散数据聚类
《计算机工程》2006年第9期28-30,共3页王双成 俞时权 程新章 
国家自然科学基金资助项目(60275026);上海市重点学科(第二期)基金资助项目(P1601);上海市教委重点基金资助项目(05zz66)
建立了一种新的离散数据聚类方法,该方法结合变量之间的依赖结构和Gibbs sampling进行离散数据聚类,能够显著提高抽样效率,并且避免使用EM算法进行聚类所带来的问题。试验结果表明,该方法能够有效地进行离散数据的聚类。
关键词：聚类 离散数据 依赖结构 GIBBS抽样 MDL标准 
模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比被引量：12
《计算机工程》2004年第11期14-15,91,共3页哈斯巴干 马建文 李启青 刘志丽 韩秀珍 
遥感数据智能处理技术与集成项目(CX020014);奥运科技专项项目(2002BA904B07)
提出的改进的模糊c-均值聚类方法采用基于标准协方差矩阵的Mahalanobis距离,即椭球体聚类方法,这种聚类算法更接近遥感数据散点图的实际情况,从而可以显著提高聚类效果。对北京卫星ASTER数据的聚类分析实验表明,改进的模糊c-均值聚类方...
关键词：遥感数据 K-均值聚类 模糊C均值聚类 MAHALANOBIS距离 
一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法被引量：3
《计算机工程》2002年第8期88-89,110,共3页张蓉 彭宏 
广东省科委基金项目---(2000J00601)
把求解数据聚类问题转换为一个图形分割寻优问题,提出一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法。实验结果证明,快速分解模拟退火算法退火时间短,收敛速度快,磁盘开销小,把它应用于数据聚类中,可以获得较好的聚类结果。
关键词：快速分解模拟退火算法 数据聚类算法 数据库 数据挖掘 
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