梁鲜

作品数：5被引量：10H指数：2
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供职机构：长春理工大学计算机科学技术学院更多>>
发文主题：初始聚类中心K-均值算法处罚K-均值K-MEANS算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《长春理工大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：吉林省自然科学基金吉林省教育厅科研项目更多>>
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基于处罚的K-均值优化算法被引量：1
《长春理工大学学报（自然科学版）》2015年第6期103-107,共5页谷欣超 梁鲜 曲福恒 才华 杨勇 
判断聚类结果中是否存在误分类的簇,即簇中包含的样本不属于同一类。若存在,则在已有聚类结果上使用加权方案,处罚误分类的簇,输出新的聚类结果。若不存在,则输出已有聚类结果。限制簇集中存在误分类的簇,消除初始聚类中心对K-均值算法...
关键词：聚类算法 K-均值算法 初始聚类中心 聚簇 
基于加权处罚的K-均值优化算法被引量：2
《长春理工大学学报（自然科学版）》2015年第4期132-137,共6页梁鲜 曲福恒 杨勇 才华 
吉林省自然科学基金(201215145);吉林省自然科学基金(20130101179JC-13);吉林省教育厅科研项目(2013-420)
在各种聚类算法中,基于目标函数的K-均值聚类算法应用最为广泛,然而,K-均值算法对初始聚类中心特别敏感,聚类结果易收敛于局部最优。为此,提出基于加权处罚的K-均值优化算法。每次迭代过程中,根据簇的平均误差的大小为簇分配权值,构造...
关键词：聚类 K-均值算法 初始聚类中心 聚类准则函数 
一种高效的基于初始聚类中心优化的K-means算法被引量：6
《长春理工大学学报（自然科学版）》2015年第4期154-158,共5页张晓倩 曲福恒 杨勇 才华 梁鲜 
为解决传统K-means算法初始质心的随机选取以及聚类过程中每个数据样本到聚类中心距离的重复计算问题,提出了一种高效的基于初始聚类中心优化的K-means算法,采用最小方差优化初始质心,通过存储每次迭代中所有数据点的簇标志和到最近聚...
关键词：K-MEANS算法 方差 初始聚类中心 距离 时间 
一种高效的全局K-均值算法被引量：1
《长春理工大学学报（自然科学版）》2015年第3期112-115,共4页梁鲜 曲福恒 杨勇 才华 
针对全局K-均值算法时间复杂度大的问题,提出一种增量选择初始聚类中心的新方法。选择数据集中周围分布最密集的样本作为第一个初始聚类中心,选择最小化目标函数贡献大,并且和已有聚类中心距离远的样本作为下一个初始聚类中心。改进算...
关键词：聚类 K-均值算法 全局K-均值算法 快速全局K-均值算法 
一种新的模糊聚类有效性指标
《微型机与应用》2015年第8期74-75,79,共3页梁鲜 曲福恒 才华 杨勇 
吉林省自然科学基金(20130101179JC-13;201215145)
针对模糊C均值(FCM)算法聚类数需要预先设定的问题,提出了一种新的模糊聚类有效性指标。首先,计算簇中每个属性的方差,给方差较小的属性赋予较大的权值,给方差较大的属性赋予较小的权值,得到一种基于属性加权的FCM算法;然后,根据FCM改...
关键词：模糊聚类 模糊C均值算法 有效性指标 最佳聚类数 
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