聚类中心

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基于几何的K-means初始聚类中心优化算法研究
《仪表技术》2025年第2期66-69,73,共5页周晓东 董海清 张昆鹏 侯俊丞 孙树峰 
上海市科学技术管理委员会专项课题(22DZ1200500);上海市智慧警务协同创新中心专项课题(23xtcx04);上海市智慧警务协同创新中心项目(XC202303006)。
传统的K-means算法对初始聚类中心较为敏感,聚类结果随初始输入不同而波动显著,且易陷入局部最优解。为消除该敏感性,提出了一种改进初始聚类中心选取的新方法。运用主成分分析将高维数据降至平面二维,随后计算每个数据对象的欧氏距离...
关键词：聚类中心 K-MEANS算法 欧氏距离 角度参数 
电力中台海量数据跨域快速检索方法设计
《信息技术》2025年第3期151-156,162,共7页王娅云 李增伟 魏永瑜 张译 马英辉 
以往的电力中台海量数据跨域快速检索方法效率不高,因此设计了电力中台海量数据跨域快速检索方法。采集电力中台的不同数据,并对其预处理,提取出数据的跨域特征,计算确定数据的聚类中心。分别计算域内、域间、域外的数据损失函数,完成...
关键词：电力中台 跨域检索 聚类中心 数据损失函数 数据相似度 
基于离群点检测的优化初始中心的三支K-Means算法
《计算机科学与应用》2025年第2期118-131,共14页樊有明 李志聪 
哈尔滨师范大学双一流–提高人才培养质量项目(1504120015);哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院教育教学改革项目(JKYJGY202205)。
针对传统的k-means算法的聚类数目k无法确定、初始聚类中心随机给定、容易受到离群点影响等问题,该算法使用LOF (Local Outlier Factor)离群点检测算法计算数据集中每个数据对象的离群因子,并去除离群因子大于指定阈值的数据对象,使用...
关键词：K-MEANS算法 三支聚类 LOF离群点检测算法 聚类中心 
基于超像素的改进FCM电力设备红外图像分割
《红外技术》2025年第2期235-242,共8页吴晓君 余显喆 王鹏 赵鹤 李天成 
陕西省重点研发项目(2021GY-265);西安市高校人才服务企业项目(2020KJRC0049)。
针对传统模糊C均值(FCM)算法在图像分割中存在分割精度低、收敛速度慢、对初始聚类中心选取不佳而陷入局部最优等问题,提出一种适用于电力设备红外图像的基于超像素的改进FCM分割方法。首先,采用多特征融合的简单非迭代聚类(SNIC)超像...
关键词：红外图像 模糊C均值聚类 超像素 初始聚类中心 
自适应聚类中心个数选择:一种联邦学习的隐私效用平衡方法
《电子与信息学报》2025年第2期519-529,共11页宁博 宁一鸣 杨超 周新 李冠宇 马茜 
国家自然科学基金(61976032,62002039)。
联邦学习是一种分布式机器学习方法,它使多个设备或节点能够协作训练模型,同时保持数据的本地性。但由于联邦学习是由不同方拥有的数据集进行模型训练,敏感数据可能会被泄露。为了改善上述问题,已有相关工作在联邦学习中应用差分隐私对...
关键词：联邦学习 差分隐私保护 梯度聚类 自适应选择 
基于改进Otsu算法的原油蒸馏塔金属腐蚀小目标检测仿真
《金属功能材料》2025年第1期87-91,共5页李英波 刘凤花 李娜 
受到光照条件以及背景复杂度等多种因素的影响,金属腐蚀区域与背景区域混合,待检测区域较大,导致腐蚀检测质量不佳,信噪比较高,对此,提出基于改进Otsu算法的原油蒸馏塔金属腐蚀小目标检测方法。采用二维函数,对图像亮度进行描述,结合双...
关键词：蒸馏塔 金属腐蚀图像 检测方法 OSTU算法 聚类中心 分割阈值 
基于改进K-means聚类算法的窃电行为定位分析与实现
《大众用电》2025年第1期19-20,共2页史金平 
随着社会的发展,电力在现代社会中变得越来越重要。窃电行为不仅会给用电企业带来经济损失,而且还会给用户造成电器损坏等不良影响。因此,本文提出了改进的K-means聚类算法,主要是通过平均密度与最远距离确定初始聚类中心,将处理后的用...
关键词：初始聚类中心 三维特征 关联模型 用电信息采集系统 窃电行为 用电企业 定位分析 特征参数 
基于耦合关系挖掘的电力网络错误数据注入检测
《电子设计工程》2025年第1期127-131,共5页程力 李滢 黄玉虎 马李思思 段伟 
国网安徽电力2021年科技项目(5416J02021LB)。
为了提高电力网络稳定性和脆弱性评估的准确性,以及有效地检测和处理错误数据注入问题,提出了基于耦合关系挖掘的电力网络错误数据注入检测方法。根据电力网络与注入错误数据耦合关系,挖掘电力网络与错误注入数据之间一对一、一对多、...
关键词：耦合关系挖掘 电力网络 错误数据注入 聚类中心 
基于改进Canopy的FCM聚类算法
《计算机与数字工程》2024年第12期3686-3689,共4页孙偲远 马鑫海 
传统FCM聚类算法对初始聚类中心较为依赖,针对其随机选取初始聚类中心的特点很容易造成目标函数陷入局部最优解,且对于大规模数据集收敛速度较慢等问题,论文提出了基于密度的Canopy算法对原始的FCM算法加以改进实现对初始聚类中心自动选...
关键词：聚类算法 聚类中心 FCM算法 密度Canopy算法 
基于K-means聚类算法的人事管理异常数据识别和自动处理系统被引量：1
《电子设计工程》2024年第24期27-31,共5页韩晓萃 胡业维 吴庆艳 胡敏 曾思颖 
广东省科技计划项目(2024B1212070015);广东省医学科学技术研究基金(B2023284,C2024052,C2022248)。
针对人事管理异常数据影响人事管理水平的问题,设计基于K-means聚类算法的人事管理异常数据识别和自动处理系统。利用全局优化K-means聚类算法,对人事管理数据进行聚类处理。该算法搜寻高密度的人事管理数据作为初始聚类中心,将人事管...
关键词：K-MEANS聚类算法 人事管理 异常数据识别 自动处理系统 聚类中心 转移概率 
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