聚类个数

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基于非负矩阵分解的函数型聚类算法改进与比较
《统计与决策》2024年第15期46-52,共7页王丙参 魏艳华 李旭 
山西省自然科学基金青年项目(202203021222223);天水师范学院高层次人才科研项目(KYQ2023-13)。
非负函数型数据可以不等间隔观测,在理论和实践中应用广泛,对其进行聚类可以更好地探索客观规律。文章利用位置积分变换将函数型数据转化为高维向量,再通过非负矩阵分解(NMF)将其转化为低维向量,以此构建函数型聚类算法。针对基于NMF的...
关键词：函数型数据 非负矩阵分解 谱聚类 聚类个数 
基于多元数据的谱聚类算法改进与聚类个数确定被引量：7
《统计与决策》2022年第12期5-11,共7页王丙参 魏艳华 张贝贝 
国家自然科学基金资助项目(11665019,11671268)。
文章基于谱聚类算法,首先利用拉普拉斯矩阵的特征值构造聚类个数变点图,给出了确定聚类个数的直观方法,然后对优化目标引入聚类个数惩罚项,定量探讨聚类个数的选择,最后针对多元数据,通过修订距离矩阵处理成对约束信息,并基于距离矩阵...
关键词：谱聚类 聚类个数 成对约束 自适应 
结合多目标优化算法的模糊聚类有效性指标及应用被引量：1
《计算机科学》2021年第10期197-203,共7页崔国楠 王立松 康介祥 高忠杰 王辉 尹伟 
模糊聚类方法可以更有效地对复杂数据集进行分析,由于模糊聚类算法的种类繁多且聚类结果会随着输入的聚类个数的不同而改变,使得模糊聚类算法产生的结果不准确,因此,要获得准确的聚类结果必须确定模糊聚类个数k。目前已有的研究主要是...
关键词：聚类有效性指标 模糊聚类 多目标优化算法 模糊聚类个数k 
基于最优聚类个数的空中目标运动特征提取方法
《空军预警学院学报》2020年第1期35-38,45,共5页张晨浩 李宏权 梁复台 王树刚 
军内科研重点项目(KJ20182A020120);2018年度全军军事类研究生资助课题。
空中目标的运动特征是对目标进行识别判性的重要依据.为对大量的目标航迹数据进行有效的聚类,进而提取出有价值的运动特征信息,运用K-均值算法,以聚类的误差平方和(sum of squared error,SSE)和轮廓系数(sihouette coefficient,SC)为指...
关键词：航迹数据 聚类 运动特征 特征提取 
一种带权的混合数据聚类个数确定算法被引量：18
《计算机应用与软件》2019年第1期284-290,共7页李顺勇 张苗苗 
国家自然科学基金项目(61573229);山西省基础研究计划项目(201701D121004);山西省回国留学人员科研项目(2017-020);山西省高等学校教学改革创新项目(J2017002)
混合数据的聚类过程中通常面临一个不可回避的问题:聚类个数的确定。基于Liang k-prototype算法引入属性权重,重新定义混合数据缺失某类的类间熵和(SBAE_M)、有效性指标(CUM)及相异性度量。提出一种带权的混合数据聚类个数确定算法。该...
关键词：聚类个数 混合数据 属性权重 有效性指标 
噪音特征对聚类内部有效性的影响被引量：6
《计算机科学》2018年第7期22-30,52,共10页杨虎 付宇 范丹 
国家自然科学基金青年科学基金项目(71701223)资助
聚类内部有效性指标是在未知样本真实分类情况下用于评价聚类结果优劣、寻找最佳聚类个数的指标,是聚类分析研究中的重要内容。虽然已有大量的研究分析了聚类内部有效性指标的性能,且有研究结论表明某些内部有效性指标的性能良好,能够...
关键词：内部有效性 噪音特征 聚类个数 聚类准确度 
基于马氏距离的模糊聚类优化算法——KM-FCM被引量：6
《河北科技大学学报》2018年第2期159-165,共7页祖志文 李秦 
国家自然科学基金(11262009)
为了解决以欧氏距离作为相似性准则的传统模糊聚类算法对多维数据处理不利的问题,采用马氏距离代替欧氏距离,对基于马氏距离的模糊聚类算法进行优化研究,以增强基于马氏距离的模糊聚类算法的聚类效果和能力。通过构造启发式搜索与k-mean...
关键词：算法理论 模糊聚类 马氏距离 初始优化 聚类个数 
K-means算法中k值优化问题研究被引量：2
《河南科学》2017年第9期1388-1395,共8页杨金花 刘显为 
陕西省科学规划项目(SGH16V027)
现有的分离系数、分离熵、紧致与分离性效果函数,反映的是对象与对象两两之间距离,而规划物业管理分处研究的是对象与类中心之间距离和类中心与全域中心之间距离,两者所研究的数学模型不同.针对规划物业管理分处个数求解问题,研究者新定...
关键词：K-平均聚类算法 距离代价函数 函数极值 聚类个数k 函数曲线分析 
K-means聚类算法中聚类个数的方法研究被引量：19
《电子设计工程》2017年第15期9-13,共5页刘飞 唐雅娟 刘瑶 
国家自然科学基金面上项目(61471228);广东省重大科技计划项目(2015B020233018)
在数据挖掘算法中,K均值聚类算法是一种比较常见的无监督学习方法,簇间数据对象越相异,簇内数据对象越相似,说明该聚类效果越好。然而,簇个数的选取通常是由有经验的用户预先进行设定的参数。本文提出了一种能够自动确定聚类个数,采用SS...
关键词：K-MEANS算法 聚类个数 初始聚类中心 数据挖掘 K-means算法改进 
基于划分的聚类个数与初始中心的确定方法被引量：4
《计算机技术与发展》2017年第7期76-78,82,共4页征原 谢云 
国家自然科学基金资助项目(61471203;61101105);教育部博士点基金(20113223120001);江苏973项目(BK2011027)
k均值聚类算法在对数据进行聚类时需要以确定的聚类个数和初始聚类中心为前提,但聚类个数是难以准确给定的,通常随机选取k个样本作为初始聚类中心,由于不同的初始聚类中心可能导致不同的聚类结果,采用随机选取初始聚类中心的方法存在着...
关键词：K均值聚类 聚类个数 初始聚类中心 划分 
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