高维数据聚类

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高维数据聚类数量可视化确定模式
《沈阳航空航天大学学报》2024年第3期71-84,共14页何选森 何帆 樊跃平 陈洪军 
广东省普通高校重点领域专项(项目编号:2021ZDZX1035)。
为了解决经典K-均值聚类算法要求用户事先知道待处理数据的聚类数量及聚类结果对算法的初始化很敏感的问题,提出一种对K-均值聚类算法的改进措施并可视化地确定聚类数量的综合方案。首先,对数据进行标准化,使其服从正态分布,利用主分量...
关键词：K-均值聚类算法 主分量分析 最远质心选择 最小-最大距离规则 统计经验法则 肘部法 轮廓分析 
改进多目标萤火虫优化的软子空间聚类算法及在短期负荷预测中的应用被引量：1
《计算机应用与软件》2022年第7期261-268,321,共9页张曦 康平 付雪峰 叶军 赵嘉 
国家自然科学基金项目(51669014);江西省杰出青年基金项目(2018ACB21029);江西省自然科学基金项目(20192BAB207031)。
针对传统软子空间聚类算法因单目标优化无法准确聚类的问题,提出一种改进多目标萤火虫优化的软子空间聚类算法(IMOFASSC)。对多目标萤火虫算法的步长因子和初始吸引力进行动态定义以弥补算法易提前收敛的缺陷,并设计一种萤火虫单行随机...
关键词：高维数据聚类 软子空间聚类算法 多目标优化问题 多目标萤火虫算法 短期负荷预测 
基于局部结构保留的级联子空间深度聚类被引量：1
《计算机应用研究》2020年第8期2358-2361,共4页熊李艳 朱宁 
国家自然科学基金资助项目(61562027);江西省自然科学基金资助项目(20181BAB202024)。
针对高维数据聚类的问题,许多有效的方法已经被提出,级联的子空间聚类算法CSC就是一种有效的解决法案。但是CSC算法定义的聚类损失可能破坏特征空间,从而取得非代表性的无意义特征,进而损害聚类性能。为了解决这一问题,提出了一种结合...
关键词：高维数据聚类 自编码器 聚类损失 重构损失 
高维数据聚类可视分析方法综述被引量：14
《图学学报》2020年第1期44-56,共13页章蓉 陈谊 张梦录 孟可欣 
国家重点研发计划资助项目(2018YFC1603602);国家自然科学基金项目(61972010);国家科技基础性工作专项(2015FY111200)
数据聚类的可视分析方法利用可视化与交互技术帮助用户对聚类过程与结果进行多角度分析,从而发现数据内部隐藏的结构和关系。但由于高维数据自身的“维度诅咒”问题使得聚类分析面临着许多挑战,例如模型参数设定、数据特征捕捉、结果解...
关键词：可视分析 聚类 高维数据 综述 
基于目标特征选择和去除的改进K-means聚类算法被引量：17
《控制与决策》2019年第6期1219-1226,共8页杨华晖 孟晨 王成 姚运志 
国家自然科学基金项目(61501493)
针对高维数据聚类中K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类的缺点,提出一种基于目标点特征选择和去除的改进K-均值聚类算法.该算法使用闵可夫斯基规度作为评价距离进行目标点的分类,增设权重调节参数a、重置权重系数α...
关键词：K-均值算法 特征选择 高维数据聚类 特征赋权 数据去噪 
基于软组织形变的高维数据聚类算法研究
《衡水学院学报》2019年第1期1-5,共5页陈冬英 严琼 
福建省中青年教师教育科研项目(JAT170618;JAT170632)
将高维数据聚类法中子空间凝聚算法用于软组织形变仿真,保证虚拟手术中软组织形变真实性与实时性的均衡。该算法首先进行软组织表面形变区域的映射,而后完成平面圆形区域的划分,最后在平面圆形区域中形成全空间与子空间之间的函数关系...
关键词：软组织 高维数据聚类 真实性 OPENGL 
高维数据聚类中相似性度量方法的研究被引量：3
《市场研究》2018年第6期35-38,共4页李慧敏 李川 翟祥 
聚类分析是数据挖掘领域常用的手段之一,数据的相似性度量则是聚类分析的一个重要基础。为了解决高维效应给相似性度量带来的影响,设计一种新的计量相似度的函数,该函数不仅能较为合理地描述空间中两个样本之间的相似程度,而且在高维空...
关键词：聚类 高维数据 相似性度量 信息熵 
高维数据聚类中相似性度量算法的改进被引量：1
《内蒙古统计》2018年第2期21-25,共5页李慧敏 李川 
聚类分析是数据挖掘领域常用的手段之一,数据的相似性度量则是聚类分析的一个重要基础。为了解决高维效应给相似性度量带来的影响,设计一种新的计量相似度的函数,该函数不仅能较为合理地描述空间中两个样本之间的相似程度,而且在高维空...
关键词：相似性度量 聚类分析 算法 维数 数据挖掘 相似程度 仿真实验 函数 
稀疏谱聚类算法在高维数据上的应用被引量：3
《中国科学技术大学学报》2017年第4期311-319,共9页徐雪丽 赵学靖 
提出一种新的稀疏谱聚类算法——基于PAM算法的HSSPAM聚类(high-dimensional sparse spectral clustering based on partitioning around medoids).该算法先用高相关系数过滤及主成分分析降维方法以有效减小甚至消除维度灾难对高维数据...
关键词：高维数据聚类 稀疏谱聚类算法 降维方法 分块对角矩阵 聚类评价指标 
基于高维数据聚类的制造过程数据分析平台被引量：6
《微型机与应用》2017年第1期86-88,92,共4页吴绍华 李少波 侯稀垟 陈金坤 
随着制造业领域工艺技术的不断进步,大量感知设备如同人体器官一样,被部署到制造过程中的各个重要节点,产生着海量制造过程数据。针对这些海量制造过程数据,制造业领域越来越需要科学、敏捷、高效的数据分析平台,为制造过程数据的分析...
关键词：高维数据 聚类 BOOTSTRAP SPRING Mybatis 
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