基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法 被引量：6

1

作者 白浩 赵凯 +1 位作者 王越 薄拾 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A01期310-312,共3页

为提高目标航迹相交和近距平行状态时航迹关联的正确率,提出了一种基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法。该算法基于K-中心点聚类算法,将系统航迹作为聚类中心,采用局部航迹与系统航迹关联的策略,为描述航迹间的相似性,采用模糊分析方法... 为提高目标航迹相交和近距平行状态时航迹关联的正确率,提出了一种基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法。该算法基于K-中心点聚类算法,将系统航迹作为聚类中心,采用局部航迹与系统航迹关联的策略,为描述航迹间的相似性,采用模糊分析方法,综合考虑各个因素的影响,构造模糊关联矩阵,并利用历史信息和先验知识进行航迹关联。仿真表明该算法在航迹相交状态下,相交时刻关联正确率比K-medoids聚类算法提高5%左右,近距平行状态下关联正确率的收敛速度优于K-medoids聚类算法。 展开更多

关键词 航迹关联 系统航迹 k-中心点聚类 模糊分析

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基于k-中心点法的改进粒子群算法在旅行商问题中的应用 被引量：15

2

作者 张旭梅 邱晗光 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期99-104,共6页

为将面向连续优化的粒子群优化算法应用于旅行商问题的求解,提出了旅行商问题的权重编码方案。该方案将属于组合优化的旅行商问题转化为连续优化问题,同时保留了粒子群算法的易操作性和高效性。针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提... 为将面向连续优化的粒子群优化算法应用于旅行商问题的求解,提出了旅行商问题的权重编码方案。该方案将属于组合优化的旅行商问题转化为连续优化问题,同时保留了粒子群算法的易操作性和高效性。针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了适合旅行商问题的基于k-中心点法的改进措施。该措施利用简单匹配系数构建粒子群的相异度矩阵,在此基础上采用k-中心点法对粒子群进行聚类分析,实现了粒子之间的信息交换,扩大了粒子的搜索空间,避免算法陷入局部最优。最后,用旅行商问题标准库的4个算例验证了权重编码方案和改进粒子群算法的有效性。 展开更多

关键词 旅行商问题 粒子群优化算法 聚类分析 k-中心点法

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推进式优化特征权重的K-中心点聚类方法 被引量：1

3

作者 陈新泉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期175-181,204,共8页

为获得更贴近于混合属性数据点集空间的相异性度量,从而探测出数据点集的更有意义的聚类分布,提出了一种推进式优化特征权重的K-中心点聚类算法。对该聚类算法进行了必要的讨论,给出其时间复杂度分析及算法收敛性分析。为实现该聚类算... 为获得更贴近于混合属性数据点集空间的相异性度量,从而探测出数据点集的更有意义的聚类分布,提出了一种推进式优化特征权重的K-中心点聚类算法。对该聚类算法进行了必要的讨论,给出其时间复杂度分析及算法收敛性分析。为实现该聚类算法的特征权重优化步骤,给出了二种不同的特征权重优化方法和几个自适应优化距离权重系数、目标函数系数的方法。这些优化方法在一定的理论层次上解决了相异性度量的自适应优化问题。通过几个UCI标准数据集验证了该聚类算法有时能取得更好的聚类质量,从而说明该加权聚类算法具有一定的有效性。给出了几点研究展望,为下一步的研究指明了方向。 展开更多

关键词 相异性度量 k-中心点聚类 有序属性 无序属性 混合属性

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K-中心点聚类方法的优化模型与简化梯度算法

4

作者 王承民 张铁岩 佘楚云 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S2期141-144,共4页

聚类分析是数据挖掘中的一项关键技术,有多种具体的用途。对于大规模的数据集合,常规的聚类分析方法基于样本数据的遍历,计算效率低下。针对这一问题,研究K-中心点聚类方法,首先建立优化数学模型,在对其随机变量取值范围进行松弛的基础... 聚类分析是数据挖掘中的一项关键技术,有多种具体的用途。对于大规模的数据集合,常规的聚类分析方法基于样本数据的遍历,计算效率低下。针对这一问题,研究K-中心点聚类方法,首先建立优化数学模型,在对其随机变量取值范围进行松弛的基础上,采用梯度算法寻找其中心点;并对优化模型进行分解,建立时序数据的K-中心点修正算法。通过对电缆状态监测数据进行聚类中心点分析,判断所采集数据的孤立点,说明所提出方法是非常有效的。 展开更多

关键词 数据挖掘 聚类分析 k-中心点 状态监测 寿命评估

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限制条件下的空间聚类分析——改进的K-中心点聚类算法

5

作者 余晓敏 陈云浩 《测绘信息与工程》 2006年第3期35-37,共3页

针对空间聚类过程中存在障碍实体的问题,提出了改进的K-中心点空间聚类算法,提高了算法的执行效率,解决了限制条件下空间聚类问题,使得聚类结果更具实用性。

关键词 空间聚类 限制条件 k-中心点 微聚类

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基于K-中心点聚类算法的论坛信息识别技术研究 被引量：3

6

作者 王燕 吴灏 毛天宇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第1期210-212,共3页

提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法。该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度。通过对大量论坛网页... 提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法。该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度。通过对大量论坛网页进行信息识别的实验显示,该方法切实可行并且具有较高的准确性。 展开更多

关键词 标签结构树 k-中心点聚类算法 SMITH-WATERMAN算法 最小相异度 信息识别

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正交小波变换k-中心点聚类算法在故障诊断中的应用 被引量：11

7

作者 李卫鹏 曹岩 李丽娟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期291-296,共6页

k-中心点聚类算法(k-medoids cluster algorithm,KCA)是改进的机器学习聚类算法,该方法通过初始聚类中心选取和聚类中心更新,对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,从而区分出机器的运行状态。提出了一种正交小波变换k-中心... k-中心点聚类算法(k-medoids cluster algorithm,KCA)是改进的机器学习聚类算法,该方法通过初始聚类中心选取和聚类中心更新,对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,从而区分出机器的运行状态。提出了一种正交小波变换k-中心点聚类算法(orthogonal wavelet transform k-medoids clustering algorithm,OWTKCA)诊断方法,利用正交小波变换(orthogonal wavelet transformation,OWT)方法提取各细节信号作为训练样本,用KCA方法进行分类。通过滚动轴承的试验数据分类结果显示,该方法相对于没有提取特征值的KCA能有效处理复杂机械振动信号,明显提高了故障数据聚类效果,缩短了聚类时间,提高了智能诊断效率。 展开更多

关键词 k-中心点聚类算法(KCA) 机器学习 故障诊断 正交小波变换(OWT)

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基于改进K-中心点的电子地图数据质量检查算法 被引量：2

8

作者 张晓慧 孙连山 《软件导刊》 2017年第2期81-84,共4页

K-中心点聚类算法对噪声和孤立点的敏感性小,比较适用于增长速度快、更新频繁的电子地图数据,但K-中心点聚类算法初始中心点的选择会直接影响算法的稳定性和准确性,容易陷入局部最优解,从而影响聚类效果。提出一种基于改进K-中心点的电... K-中心点聚类算法对噪声和孤立点的敏感性小,比较适用于增长速度快、更新频繁的电子地图数据,但K-中心点聚类算法初始中心点的选择会直接影响算法的稳定性和准确性,容易陷入局部最优解,从而影响聚类效果。提出一种基于改进K-中心点的电子地图数据质量检查算法,通过对样本数据集进行网格划分,结合样本密度信息选取初始中心点,解决了算法依赖样本数据实际分布的问题。评估实验结果表明,改进算法较K-中心点算法正确率提升了9.56%,效率提升了56.33%。 展开更多

关键词 k-中心点 聚类分析 网格 电子地图 数据质量

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一种改进的k-中心点聚类算法及在雷暴聚类中的应用 被引量：10

9

作者 朱晔 冯万兴 +2 位作者 郭钧天 李雪皎 刘娟 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期497-502,共6页

传统k-中心点聚类算法初始中心点的选取直接影响算法效率和稳定性,易使算法陷入局部最优解,从而影响在带时序群体分析的聚类应用效果.本文提出了一种基于密度信息的k-中心点算法,通过获取样本密度信息来选取初始中心点,有效解决了聚类... 传统k-中心点聚类算法初始中心点的选取直接影响算法效率和稳定性,易使算法陷入局部最优解,从而影响在带时序群体分析的聚类应用效果.本文提出了一种基于密度信息的k-中心点算法,通过获取样本密度信息来选取初始中心点,有效解决了聚类结果对初始中心点选择的依赖性问题,并应用于雷暴聚类中.雷暴聚类评估实验结果表明了改进算法的有效性. 展开更多

关键词 k-中心点 聚类 时序群体分析 雷暴 密度

原文传递

动态粒度结合中心点算法在电力设备缺陷管控中的应用研究

10

作者 万少明 代金磊 《中国高新科技》 2024年第3期79-81,共3页

针对电力设备缺陷管控问题,文章研究提出了一种基于改进k-中心点聚类算法与动态粒度的电力设备缺陷管控模型。首先,利用改进的k-中心点聚类算法对设备缺陷数据进行聚类处理;然后,将动态粒度与改进算法进行结合,用于构建缺陷管控模型。... 针对电力设备缺陷管控问题,文章研究提出了一种基于改进k-中心点聚类算法与动态粒度的电力设备缺陷管控模型。首先,利用改进的k-中心点聚类算法对设备缺陷数据进行聚类处理;然后,将动态粒度与改进算法进行结合,用于构建缺陷管控模型。结果表明,缺陷管控模型的数据聚类正确率为93.07%,聚类效率能够达到90.07%,同时数据识别准确率、召回率和F1值分别为93.27%、93.52%和0.951,均优于对比方法。这说明研究构建的电力设备缺陷管控模型显著可以提高设备的可靠性和稳定性。 展开更多

关键词 动态粒度 k-中心点聚类算法 电力设备 缺陷管控

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基于障碍物约束的遗传-中心点聚类算法研究 被引量：2

11

作者 厍向阳 薛惠锋 高新波 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1803-1806,共4页

面对障碍物约束的聚类问题,分析了目前障碍物约束聚类算法的不足,定义了相关概念,随机选择k个样本作为聚类中心点,以距各聚类中心点的可达距离为样本划分依据,以类内平方误差和(WGSS)为聚类目标函数,引入遗传算法,提出一种基于障碍物约... 面对障碍物约束的聚类问题,分析了目前障碍物约束聚类算法的不足,定义了相关概念,随机选择k个样本作为聚类中心点,以距各聚类中心点的可达距离为样本划分依据,以类内平方误差和(WGSS)为聚类目标函数,引入遗传算法,提出一种基于障碍物约束的遗传-中心点聚类算法。最后,通过实例进行了算法测试,并与k-中心点算法进行比较。算法测试结果表明:基于障碍物约束的遗传-中心点聚类算法是完全可行和有效的,所提算法使得聚类结果符合地理空间实际情况,解决了聚类结果对初始化敏感的问题。 展开更多

关键词 聚类算法 障碍物约束 k-中心点 遗传算法

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基于混合K—中心点的Web客户聚类 被引量：1

12

作者 叶苗群 《嘉兴学院学报》 2005年第3期54-56,共3页

通过对Web日志文件进行分析,该文提出了一种改进的K-中心点聚类算法对Web用户的行为进行分析的方法。该算法利用模糊相似度,并模仿遗传算法中计算适应度思想,另加了一层循环迭代,每次比较适应度,保留最佳适应度,使之有较好的性能,改进... 通过对Web日志文件进行分析,该文提出了一种改进的K-中心点聚类算法对Web用户的行为进行分析的方法。该算法利用模糊相似度,并模仿遗传算法中计算适应度思想,另加了一层循环迭代,每次比较适应度,保留最佳适应度,使之有较好的性能,改进了其易局部最优化的缺点。 展开更多

关键词 聚类 k-中心点 聚类算法 WEB 客户聚类

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基于核的自适应K-Medoid聚类 被引量：14

13

作者 孙胜 王元珍 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第3期674-675,688,共3页

针对K-Medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到K-Medoid算法,提出了基于核的自适应K-Medoid算法。该算法利用核函数将输入空间样本映射到一个高维的特征空间,在这个核空间中进行K-Medoid聚类,在聚类过程中... 针对K-Medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到K-Medoid算法,提出了基于核的自适应K-Medoid算法。该算法利用核函数将输入空间样本映射到一个高维的特征空间,在这个核空间中进行K-Medoid聚类,在聚类过程中,数据可以自适应地加入到最适合它的簇当中,并且聚类结果与初始k个中心点的选取无关,该算法可以完成对大数据集和高维数据的聚类。实验结果表明,与K-Medoid算法相比,该算法具有较高的聚类准确率。 展开更多

关键词 聚类 核方法 核函数 k-中心点 特征空间

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一种基于CF树的k-medoids聚类算法 被引量：3

14

作者 曹丹阳 杨炳儒 +1 位作者 李广原 刘英华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3260-3263,共4页

当存在噪声和离群点时,k-medoids算法具有较好的鲁棒性,但是对于大数据集,算法的计算代价比较高。CF树是Birch算法中常用的一种结构,对于大数据集的聚类有较好的可伸缩性,但是对于非球形的数据,聚类结果较差。因此,在两种算法的基础上,... 当存在噪声和离群点时,k-medoids算法具有较好的鲁棒性,但是对于大数据集,算法的计算代价比较高。CF树是Birch算法中常用的一种结构,对于大数据集的聚类有较好的可伸缩性,但是对于非球形的数据,聚类结果较差。因此,在两种算法的基础上,提出一种基于CF树的k-medoids算法,先用数据集构建CF树,形成微簇,改进了欧式距离计算式,最后使用k-medoids算法对微簇进行聚类。当数据点较多时,改进算法比k-medoids算法运行速度快了近2倍。实验表明,改进算法具有较高的性能和可伸缩性。 展开更多

关键词 聚类 k-中心点 CF树 微簇

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基于加权SVC和K-Mediods联合聚类的雷达信号分选方法 被引量：10

15

作者 吴连慧 秦长海 宋新超 《舰船电子对抗》 2017年第1期13-17,共5页

为了提高复杂体制雷达信号分选的正确率,提出了加权SVC和K-Mediods联合聚类算法,针对雷达参数特点,对SVC算法的核函数内积和K-Mediods算法的欧氏距离进行加权计算,从而避免聚类结果被弱相关的特征所支配。与SVC与K-Means联合聚类算法相... 为了提高复杂体制雷达信号分选的正确率,提出了加权SVC和K-Mediods联合聚类算法,针对雷达参数特点,对SVC算法的核函数内积和K-Mediods算法的欧氏距离进行加权计算,从而避免聚类结果被弱相关的特征所支配。与SVC与K-Means联合聚类算法相比,SVC与K-Mediods联合聚类算法有效降低了"离群点"的影响。结果表明,该算法能够提高复杂体制雷达信号分选的正确率,存在部分"离群点"时分选正确率较高。 展开更多

关键词 雷达信号分选 支持向量聚类 k-中心点 权值

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融合云模型优化萤火虫的K-mediods聚类算法 被引量：4

16

作者 管雪婷 石鸿雁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第5期34-39,共6页

文章针对K-中心点聚类算法(K-mediods)易陷入局部最优及运行代价过大的问题,提出一种融合云模型优化萤火虫的K-mediods聚类算法。首先,将基于优秀萤火虫的云模型优化策略与基于普通萤火虫的云动态调整因子策略以及自主随机搜索相结合,... 文章针对K-中心点聚类算法(K-mediods)易陷入局部最优及运行代价过大的问题,提出一种融合云模型优化萤火虫的K-mediods聚类算法。首先,将基于优秀萤火虫的云模型优化策略与基于普通萤火虫的云动态调整因子策略以及自主随机搜索相结合,对基本的萤火虫优化算法(GSO)进行改进;其次,从全局收敛性的角度对改进的GSO进行分析;最后,将改进的GSO与K-mediods算法融合成一种新的K-mediods算法。实验结果表明,该算法不仅在4种测试函数的求解精度上效果更优,而且对5个数据集的聚类结果均有改善,有效地抑制了K-mediods算法易陷入局部最优的问题,并且减少了算法的运行时间。 展开更多

关键词 k-中心点聚类 云模型 改进的GSO算法 动态调整 全局收敛性

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K-Medoids算法在人脸识别系统中的应用 被引量：3

17

作者 李洪升 《现代计算机》 2009年第4期59-62,共4页

在人脸识别系统中,随着人脸图像库的增大,人脸检索速度和鉴别精度会急剧下降,为达到良好的系统性能,必须兼顾这两个方面。对K-Medoids算法进行优化的基础上,提出一种簇半径渐增的搜索策略,使人脸识别系统在检索速度和鉴别精度上得到提高。

关键词 人脸识别 聚类 k-中心点

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浅谈自动控制领域中对k-均值算法的改进

18

作者 于红超 《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》 2016年第6期00292-00292,共1页

自动化领域的数据挖掘技术从提出伊始就备受关注,其中的聚类算法被各个领域广泛应用,各种聚类算法层出不穷,比较经典的入门聚类算法要数k-均值算法。k-均值算法因为其原理简单,聚类效果好被给予了高度关注。本文旨在通过论述k-均值算法... 自动化领域的数据挖掘技术从提出伊始就备受关注,其中的聚类算法被各个领域广泛应用,各种聚类算法层出不穷,比较经典的入门聚类算法要数k-均值算法。k-均值算法因为其原理简单,聚类效果好被给予了高度关注。本文旨在通过论述k-均值算法的聚类原理以及步骤,并根据现阶段常用的对k-均值算法的一些改进算法,用k-中新点算法对k-均值算法进行改进。 展开更多

关键词 自动控制 k-均值算法 k-中心点算法 改进算法

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WEKA数据挖掘平台及其二次开发 被引量：35

19

作者 陈慧萍 林莉莉 +1 位作者 王建东 苗新蕊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第19期76-79,共4页

在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了将k-中心点轮换算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA... 在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了将k-中心点轮换算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,并对嵌入的算法和原有聚类算法进行了对比分析。该算法改进了传统的k-中心点算法,避免陷入局部最优,而且它对初始点不太敏感,可以获取更好的聚类效果。 展开更多

关键词 数据挖掘 WEKA平台 聚类 k-中心点轮换算法

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一种基于插值的室内指纹定位系统设计与实现 被引量：12

20

作者 章晓强 方飞 +3 位作者 应可珍 方凯 陈庆章 毛科技 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期596-602,共7页

由于室内环境的复杂性,无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)室内定位的精度一直不够理想。本系统在测距定位算法和非测距定位算法的基础上,提出了基于信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)的指纹定位方法。该方... 由于室内环境的复杂性,无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)室内定位的精度一直不够理想。本系统在测距定位算法和非测距定位算法的基础上,提出了基于信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)的指纹定位方法。该方法利用Cokriging插值算法建立定位区域的多维RSSI向量指纹,通过匹配目标节点的RSSI向量与指纹RSSI向量确定目标节点的位置范围,最后使用K-中心点聚类算法提取目标节点的实际位置。实际场景实验和仿真实验结果都表明此方法在复杂的室内环境中具有较高的定位精度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 室内定位 指纹定位 Cokriging算法 k-中心点

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