密度聚类

作品数：700被引量：2998H指数：23
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一种优化初始点与自适应半径的密度聚类算法被引量：6
《计算机工程》2022年第1期51-59,共9页王治和 曹旭琰 杜辉 
国家自然科学基金(61962054)。
传统DBSCAN算法不能正确聚类密度不均匀的数据集,聚类结果受邻域阈值和密度阈值参数的影响较大。提出一种新的优化初始点和自适应半径的密度聚类算法。利用反向最近邻和相似度矩阵发现当前全局密度最大的数据样本,分析该样本周围密度的...
关键词：密度聚类 初始点优化 反向最近邻 自适应半径 相似度矩阵 
OPTICS与离线批处理在轨迹聚类中的应用
《计算机工程》2020年第7期72-77,83,共7页郭雨 陈金勇 张新宇 李梁 孙未未 
国家自然科学基金面上项目(61772138);中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室开放基金。
轨迹聚类是时空轨迹处理中的重要步骤,常用的轨迹聚类算法如TRACLUS算法,时间复杂度通常较高且对输入参数敏感,在寻找最优参数的过程中会消耗大量的时间。针对该问题,对TRACLUS算法运用离线批处理技术与OPTICS算法进行改进,在缓解输入...
关键词：时空轨迹聚类 密度聚类 OPTICS算法 离线批处理 TRACLUS算法 
基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测被引量：13
《计算机工程》2020年第7期268-276,共9页李文斌 何冉 
河北省自然科学基金(F2016403055);河北省高等学校科学研究计划项目(ZD2016005)。
针对遥感图像飞机检测中存在的背景复杂和目标尺度变化大等问题,提出基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测模型DC-DNN。利用图像底层特征制作像素级标签完成全卷积神经网络(FCN)模型训练,将FCN模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞...
关键词：遥感图像 目标检测 密度聚类 卷积神经网络 像素级标签 
基于层次与密度的任意形状聚类算法被引量：8
《计算机工程》2016年第7期159-164,共6页许合利 牛丽君 
国家自然科学基金资助项目(61202286);国家科技重大专项基金资助项目(2014ZX01045-102)
结合层次聚类算法和密度聚类算法,提出一种新的任意形状聚类算法,以密度峰值点为初始聚类中心将数据集划分为大量子簇。根据聚类合并准则,对簇间边界区域密度大于等于其中任何一个簇平均密度的相邻子簇进行合并。通过动态建模方法进行...
关键词：层次聚类算法 密度聚类算法 任意形状聚类 动态模型 边界区域密度 密度峰值点 
初始点优化与参数自适应的密度聚类算法被引量：20
《计算机工程》2016年第1期203-209,共7页戴阳阳 李朝锋 徐华 
国家留学基金资助项目(201308320030);江苏省自然科学基金资助项目(BK20140165)
针对密度聚类算法DBSCAN无法处理变化密度的问题,提出一种初始点优化与参数自适应的改进算法。利用初始点优化方法确定全局密度最大的点,结合该点和数据集自身的特征,自适应得到DBSCAN算法聚类出当前簇所需要的合适参数。该算法能够为...
关键词：初始点优化 自适应 变化密度 聚类 数据挖掘 
基于K-means聚类的WSN异常数据检测算法被引量：35
《计算机工程》2015年第7期124-128,共5页费欢 李光辉 
国家自然科学基金资助项目(61174023);浙江省自然科学基金资助项目(Y1110791)
为提高无线传感器网络应用系统的可靠性,对传感器节点采集的环境数据集进行检测,提出一种改进的异常数据检测算法。采用K-means算法思想,结合无线传感器网络数据的特点,以欧式距离作为指标,比较数据点的相似度并划分聚类,根据数据点与...
关键词：K-MEANS算法 无线传感器网络 聚类 异常数据检测 密度聚类 
基于子空间维度加权的密度聚类算法被引量：4
《计算机工程》2010年第9期65-67,共3页黄王非 陈黎飞 姜青山 
在高维数据聚类中,受维度效应的影响,现有的算法聚类效果不佳。为此,提出一种适用于高维数据的密度聚类算法StaDeCon。在经典的PreDeCon算法基础上,引入子空间维度权重的计算方法,避免PreDeCon算法使用全空间距离度量带来的问题,提高了...
关键词：聚类 高维数据 子空间 维度加权 
基于密度可达的多密度聚类算法被引量：7
《计算机工程》2009年第17期66-68,共3页薛丽香 邱保志 
国家自然科学基金资助项目(60673087);郑州大学骨干教师基金资助项目
为对多密度数据集聚类,提出一种基于密度可达的多密度聚类算法。使用网格划分技术来提高计算每个点密度值的效率,每次聚类都是从最高密度点开始,根据密度可达的概念和广度优先的策略逐步向外扩展进行聚类。实验表明,该算法能够有效地对...
关键词：聚类算法 邻域网格 密度可达 广度优先 多密度 
一种改进的基于密度聚类模糊支持向量机被引量：7
《计算机工程》2009年第5期194-196,共3页张恒 邹开其 崔杰 张敏 
国家自然科学基金资助项目(60573072)
为了提高模糊支持向量机在数据集上的训练效率,提出一种改进的基于密度聚类(DBSCAN)的模糊支持向量机算法。运用DBSCAN算法对原始数据进行预处理,去除对分类贡献小的中心样本,用剩余的边缘样本集合完成模糊支持向量机的训练工作。实验表...
关键词：模糊支持向量机 密度聚类 边缘样本 
基于搜索机制密度聚类的支持向量预选取算法
《计算机工程》2008年第19期206-208,共3页叶菲 罗景青 
支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中具有许多特有的优势,但支持向量的选择过程复杂。该文利用聚类技术的特殊性能,提出基于搜索机制的密度聚类算法,该算法通过一种简单的搜索策略可将密度高于一定限度的对象聚为一类...
关键词：搜索机制 支持向量机 预选取 
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