混合聚类算法

作品数：62被引量：244H指数：8
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基于改进HHO与K-Medoids的混合聚类算法被引量：4
《西安理工大学学报》2022年第3期410-420,共11页李姣 王秋萍 戴芳 
国家自然科学基金资助项目(61976176)。
针对K-Means在聚类过程中对离群点敏感以及容易陷入局部最优的不足,本文提出一种基于改进HHO(IHHO)与K-Medoids的混合聚类算法(IHHO-KMedoids)。在IHHO中,带有Logistic混沌扰动的控制参数策略更好地实现了探索与开发之间的平衡,集成变...
关键词：Harris鹰优化算法 LOGISTIC映射 集成变异策略 翻筋斗觅食策略 K-Medoids算法 
基于混合聚类算法的大学生心理健康分析被引量：1
《电子设计工程》2022年第10期22-26,共5页马晓岩 
为提高大学生心理健康认知水平,及时了解大学生心理健康状况,文中提出了由K-means和蚁狮优化算法混合的聚类分析算法,分析大学生心理健康情况,并将心理健康划分为正常、轻微、中等、严重和特别严重5个级别。仿真阶段以群内平均距离和F...
关键词：心理健康 聚类分析 K-MEANS 蚁狮优化算法 
基于混合聚类算法的高压配电网网架规划
《电气应用》2021年第12期80-87,共8页权钊龙 邢洁 景小敏 郭斌 
以高压配电网为研究对象,建立了含建设运营、故障停电损失及资产回收等成本的全寿命周期成本规划模型,提出一种基于混合聚类算法的高压配电网规划方法。首先,根据规划区域的负荷分布情况,利用DBSCAN算法与K-means算法相结合的混合聚类...
关键词：高压配电网 混合聚类算法 供电分区 全寿命周期成本规划模型 Floyd-Warshall算法 
基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法
《飞控与探测》2021年第4期82-93,共12页金阳 王林 崔朗福 黄云涛 张庆振 张如 韩晓萱 张超祺 宋子雄 
“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项项目(2019ZX04026001)。
针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分...
关键词：滚动轴承 故障诊断 人工鱼群算法 模糊C均值 迭代自组织数据分析 
混合聚类算法的电子商务网站安全分析模型被引量：2
《科技通报》2021年第5期26-30,共5页王洋 
2018年杨凌职业技术学院科学研究基金项目(编号:A2018075)
为了提高电子商务网站安全分析精度,提出混合聚类算法的电子商务网站安全分析算法。首先采集电子商务网站安全分析数据,选取能够描述电子商务网站安全状态的特征,然后将超网络聚类算法和K-means聚类算法组合成混合聚类算法,并采用混合...
关键词：电子商务网站 安全分析 聚类算法 欧氏距离 树型结构 
移动型数据与静态型数据的混合聚类算法被引量：2
《哈尔滨理工大学学报》2021年第2期26-34,共9页何云斌 董恒 万静 
国家自然科学基金(61872105);黑龙江省自然科学基金(F201302);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(1253lz004).
针对移动型数据与静态型数据同时存在的混合数据聚类问题,提出了混合数据聚类MMPSP算法。首先分析了包含静态型数据集与只有一个移动型数据的混合数据聚类问题,再扩展到包含静态型数据集与移动型数据集的混合数据聚类问题。混合数据聚...
关键词：移动数据 静态数据 混合聚类 
基于人工蜂群与K-Means的改进混合聚类算法被引量：1
《人工智能与机器人研究》2020年第2期92-99,共8页包婉莹 罗小玲 潘新 
国家自然科学基金(No. 61962048, No. 61562067)。
为了克服K-Means聚类算法过度依赖初始聚类中心、容易陷入局部最优的缺点以及人工蜂群算法因为搜索策略的局限而导致的易早熟,收敛速度慢的问题,提出了改进的全局人工蜂群算法与K-Means++算法相结合的混合聚类方法,充分利用改进的全局...
关键词：全局人工蜂群算法 K-MEANS 适应度函数 聚类分析 
参数自适应学习的半监督混合聚类算法被引量：1
《计算机工程与设计》2019年第6期1634-1641,共8页邱宁佳 高奇 王鹏 
吉林省科技发展计划重点科技攻关基金项目(20150204036GX);吉林省省级产业创新专项基金项目(2017C051)
提出目标重构的半监督混合聚类算法SSABC。使用人工蜂群算法结合有标记数据研究半监督聚类的准确率提高问题,利用设定参数衡量有无标记数据的权重,依此重新构造目标函数找出数据聚类中心;使用APL-SSHC算法完成半监督混合聚类的参数自适...
关键词：自适应学习 半监督聚类 人工蜂群算法 混合聚类 目标函数重构 
基于Hubness现象的高维数据混合聚类算法被引量：3
《电视技术》2019年第6期17-23,共7页王妍 马燕 黄慧 李顺宝 张玉萍 
国家自然科学基金(61373004,61501297)资助项目
高维数据聚类是聚类分析中的难点。K-hubs聚类算法是在K-means方法基础上,结合高维数据空间的Hubness现象对数据进行聚类。针对K-hubs聚类算法需要随机确定初始聚类中心,不适用于非超球状簇等问题,本文提出了基于多阶段层次聚类和划分...
关键词：高维数据 聚类 Hubness现象 层次聚类 K-MEANS算法 
基于互信息与贝叶斯信念网络的关系层次距离混合聚类算法被引量：2
《汕头大学学报（自然科学版）》2018年第2期3-12,共10页蔡金成 孙浩军 
国家自然科学基金资助项目(61170130)
聚类是数据挖掘中重要的功能算法,其主要的功能是发现数据中潜在的知识.目前文献发表的聚类算法多数仅限于处理单一数值型数据或者分类型数据,其主要原因是含有多种类型的混合型数据间的相似性很难度量.本文提出了一种混合数据相似性度...
关键词：聚类 混合数据 互信息 贝叶斯信念网络 层次距离 关系层次距离 
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