初始聚类中心

作品数：247被引量：2506H指数：28
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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 
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 
基于改进k-means聚类算法的上市公司信用风险评估
《高师理科学刊》2024年第11期20-25,共6页曾曦 
西华师范大学英才科研基金项目(17YC381)。
针对传统的k-means聚类算法初始聚类中心具有随机性,聚类结果会随着初始聚类中心的不同而波动的问题,改进了初始聚类中心选取的方法.利用UCI数据库中的Iris数据集进行实验并计算准确率,对比发现改进算法后的聚类准确率较传统算法有了明...
关键词：K-MEANS算法 上市公司 信用风险 初始聚类中心 因子分析 
基于空间平移的K-Means初始簇心选取
《应用数学进展》2024年第9期4381-4390,共10页朱家乐 
K-means聚类算法因其算法简单、计算效率高,在机器学习、数据挖掘等多个领域得到了广泛应用。然而,传统K-means算法在初始簇心的选取上存在随机性,这可能导致聚类结果的不稳定性。为了解决这一问题,本研究提出了一种基于空间平移的初始...
关键词：K-MEANS 初始聚类中心 密度 空间平移 
基于时空聚类的高校分布式多源异构数据集成方法
《信息记录材料》2024年第8期116-118,共3页梁镜洪 
传统数据集成方法无法有效处理大规模数据,导致系统性能下降和响应延迟。基于此,本文提出基于时空聚类的高校分布式多源异构数据集成方法。对异构数据进行抽取、转换和加载。通过有序加权平均算子和模糊判决法,将数据源对决策的支持度...
关键词：时空聚类 分布式 多源异构 数据集成 初始聚类中心 有序加权平均算子 
一种修正评分偏差并精细聚类中心的协同过滤推荐算法被引量：2
《统计与决策》2024年第4期23-27,共5页马鑫 段刚龙 
陕西省软科学项目(2022KRM188)。
协同过滤作为国内外学者普遍关注的推荐算法之一,受评分失真、数据稀疏等问题影响,算法推荐效果不尽如人意。为解决上述问题,文章提出了一种改进的聚类协同过滤推荐算法。首先,该算法利用无监督情感挖掘技术将评论情感映射为一个固定区...
关键词：评分偏差 随机初始聚类中心 协同过滤 评论情感挖掘 数据场聚类 
基于Bisecting K-Means聚类的公路交通流状态划分方法被引量：1
《数字技术与应用》2023年第7期92-93,119,共3页王静 王宁 
为了缓解交通拥堵,提高出行效率,交通部门需要对交通流状态进行分类识别以确定交通状态。基于K-Means聚类算法进行公路运行状态划分易受到初始聚类中心点选择的影响,因此本文在K-Means算法的基础上进行改进,将BisectingK-Means应用于公...
关键词：初始聚类中心 局部最优值 聚类算法 分类识别 出行效率 交通部门 
基于人工蜂群的三支k-means聚类算法被引量：6
《计算机科学》2023年第6期116-121,共6页徐天杰 王平心 杨习贝 
国家自然科学基金(62076111,61773012);江苏省高校自然科学基金(15KJB110004)。
聚类在数据挖掘技术中起着至关重要的作用。传统的聚类算法都是硬聚类算法,即对象要么属于一个类,要么不属于一个类,在处理不确定数据时,强制划分会带来决策错误。三支k-means聚类算法可以对边界不确定数据进行更加合理的分类,但仍然存...
关键词：三支k-means聚类算法 人工蜂群算法 适应度函数 初始聚类中心 蜜源 
基于结构系数的K-means初始聚类中心选择算法
《计算机与数字工程》2023年第5期993-996,1107,共5页李汉波 魏福义 张嘉龙 刘志伟 黄杰 方月宜 
广东省大学生创新创业项目“基于图像变换与压缩算法的荔枝损伤研究”(编号:S202010564034);华南农业大学微达安产业学院项目资助。
传统的K-means算法选取初始聚类中心时的不确定性会导致聚类结果不稳定。论文提出了基于相异度的邻域及其结构系数的概念,从最小的结构系数开始,按照其递增顺序寻找初始聚类中心;随后采用依次缩小邻域的技巧逐步探索,直到找到K个初始聚...
关键词：K-MEANS聚类 相异度 初始聚类中心 结构系数 
基于改进的K-means风电机异常数据检测被引量：10
《国外电子测量技术》2023年第4期141-148,共8页陶永辉 王勇 
上海市自然科学基金(20ZR1455900);国网上海市电力公司科技项目(SGTYHT/21-JS-223)资助。
风电机异常数据检测对维护风电设备的稳定运行有着重要意义,为解决K-means算法随机指定初始点聚类和风电机数据异常问题,提出一种改进K-means算法的风电机数据异常检测方法。改进之后的方法,首先选择数据样本中位数作为第一个初始聚类中...
关键词：K-MEANS算法 异常检测 初始聚类中心 风电机 
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