-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
检索条件："关键词=均匀效应 "
共 条 记 录，以下是1-5

发文量、被引量趋势图

全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
显示条数：
类不平衡数据的卡方聚类算法研究被引量：4
《软件》2019年第4期7-10,共4页刘欢 胡德敏 
国家自然科学基金项目(61170277;61472256)
K-means型算法在处理类不平衡数据时趋向于形成大小相同的簇,是"均匀效应"。针对这一问题诸多研究者提出了不同的聚类算法,这些方法针对簇样本数量不平衡特性,存在精度和效率问题。本文以卡方距离为基础提出了一种类平衡数据的聚类算法...
关键词：数据挖掘 类不平衡 卡方距离 聚类 均匀效应 
基于概率模型的非均匀数据聚类算法被引量：2
《计算机应用》2018年第10期2844-2849,3029,共7页杨天鹏 陈黎飞 
国家自然科学基金资助项目(61672157);福建师范大学创新团队项目(IRTL1704)~~
针对传统K-means型算法的"均匀效应"问题,提出一种基于概率模型的聚类算法。首先,提出一个描述非均匀数据簇的高斯混合分布模型,该模型允许数据集中同时包含密度和大小存在差异的簇;其次,推导了非均匀数据聚类的目标优化函数,并定义了...
关键词：聚类 概率模型 非均匀数据 均匀效应 
多中心的非平衡K-均值聚类方法被引量：2
《中北大学学报（自然科学版）》2015年第4期453-457,共5页亓慧 
国家自然基金项目(61273294);山西省科技基础条件平台计划项目(2012091003-0104)
对于非平衡聚类问题,传统K-均值聚类方法容易将分布在较大区域类中的样本错误划分到小区域类别当中,即存在聚类结果的均匀效应.针对该问题,提出了一种多中心的非平衡K-均值聚类方法(Imbalanced K_means clustering method with multiple...
关键词：非平衡数据 K-均值聚类 均匀效应 模糊工作集 MC_IK算法 
非均匀数据的变异系数聚类算法被引量：3
《山东大学学报（工学版）》2018年第3期140-146,共7页杨天鹏 徐鲲鹏 陈黎飞 
国家自然科学基金资助项目(61175123);福建省自然科学基金资助项目(2015J01238);福建师范大学创新团队资助项目(IRTL1704)
针对现有基于划分的聚类算法无法有效聚类簇大小和簇密度有较大差异的非均匀数据的问题,提出一种基于变异系数聚类算法。从聚类优化目标的角度出发,分析了以K-means为代表的划分聚类算法引发"均匀效应"的成因;提出以变异系数度量非均匀...
关键词：聚类 基于划分聚类 非均匀数据 均匀效应 变异系数 K-MEANS 
基于近邻的不均衡数据聚类算法被引量：5
《工程科学学报》2020年第9期1209-1219,共11页武森 汪玉枝 高晓楠 
国家自然科学基金资助项目(71971025,71271027)。
针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的"均匀效应"问题,提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法(Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor,CABON).CABON算法首先对数据对象进行初始聚类,通过定...
关键词：K–means 均匀效应 类别待定集 近邻 基于近邻的不均衡数据聚类算法 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部