K均值算法

作品数：245被引量：1590H指数：16
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改进的全局K均值算法及其在啤酒系统中的应用被引量：1
《计算机系统应用》2012年第8期194-196,239,共4页张忠厚 赵龙 
K均值算法存在的问题一直限制其发展,主要问题在于:簇个数的确定、初始聚类中心选择和避免孤立点的问题。针对这些问题进行了改进优化,并把改进后的算法和动态递归模糊神经网络结合一起应用到了啤酒发酵系统当中。神经网络结构复杂,而...
关键词：人工智能 粒子群优化算法 K均值 预测控制 DRFNN 
基于KD树子样的聚类初始化算法
《计算机系统应用》2011年第1期80-83,共4页潘章明 
在处理大数据集聚类初始化问题时,随机子样法是一种重要的数据约简操作。对随机取样的过程、特征及缺陷进行了分析,提出一种基于KD树子样的聚类初始化方法。该方法利用KD树将样本空间以递归方式细分成多个子空间,并分别在各子空间中随...
关键词：聚类初始化 KD树 子样 K均值算法 
遗传优化的K均值聚类算法被引量：6
《计算机系统应用》2010年第6期52-55,共4页胡彧 毕晋芝 
山西省自然科学基金(2009011019-2)
在K均值聚类算法中,K值需事先确定且在整个聚类过程中不能改变其大小,而按照经验K值划分所得的最终聚类结果一般并非最佳结果。通过求解所构造适应度函数的值,在变异操作中实现最佳聚类数K值的自动寻优,同时借助遗传操作完成聚类中心点...
关键词：K均值算法 K均值遗传算法 遗传算法 聚类算法 数据挖掘 
改进的种群分类蚁群算法及其应用被引量：2
《计算机系统应用》2010年第1期144-148,共5页刘芳 李义杰 
提出了一种改进的种群分类蚁群算法,该算法在种群分类的基础上,引入了蚂蚁的知觉感觉特性等。该算法能明显的防止蚁群算法可能出现早熟的问题,从而解决了传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾。为了说明该算法的性能,将该算法应...
关键词：蚁群算法 聚类分析 种群分类蚁群算法 蚂蚁的感觉知觉性 K均值算法 
一种基于动态模糊聚类算法的客户细分方法被引量：2
《计算机系统应用》2008年第2期21-24,共4页吴春旭 吴镝 蒋宁 
本文提出了基于信息熵和K均值算法混合迭代模糊聚类的客户细分模型,解决了模糊聚类的原型初始化参数问题。将信息熵和K均值算法引入模糊聚类中进行分析,并结合联通客户的大样本数据进行实际分析,与传统方法相比,取得了较好的效果。
关键词：客户细分 模糊聚类 信息熵 K均值算法 FMC 
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