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[期刊] 统计与决策
[作者]
杨怀珍 李玲华
在采用聚类方法产生训练集的基础上,运用粗集理论离散化预处理该训练集,可以更好的提高分类精度。文章运用PAM算法聚类原始样本构成训练集,再利用布尔逻辑和粗集理论结合的离散化算法离散化该训练集,并以此离散化的训练集训练分类器。实验结果证明,基于该方法在相同的数据集上分类,比仅基于PAM算法预处理的RDDTE方法产生的分类精度最高提高了15.5%,且选用更少量的训练集。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
伍建军 康耀红
本文阐述了一种基于特征词聚类的降维方式,其主要思想就是把词在文本中的出现看成一个事件,先通过搜索算法计算每一个特征词的分布,合并对分类有相似作用的特征词,从而起到了特征降维的作用。最后通过实验测试分析,提出了一种改进的、考虑全局簇信息的相似度计算公式,将其应用到文本分类中,实验表明提高了文本分类的精度。
关键词：
特征词聚类 文本分类 相似度计算
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王晓松 杨刚
【目的】结合树木图像颜色和纹理特征,融合聚类和分类算法对树木图像进行多目标优化分割,从而提高自然背景下树木图像分割的准确性。【方法】首先,利用MSCC框架理论,解决聚类和分类目标函数同时依赖于聚类中心的问题。然后,分别选定聚类性能评价指标函数和分类性能评价指标函数。最后,采用多目标进化优化方法——NSGA-Ⅱ算法进行优化,得到Pareto前端最优解集,并通过计算聚类有效性指数I的最大值,寻找最优解决方案。选择具有代表性的法国梧桐、侧柏、松树和杏树等自然背景下拍摄的4幅图像作为样本。分别采用Kmeans、Fuzzy C-means、对聚类目标函数进行单目标优化,采用MOPSO方法进行多目标优化,以及NSGA-Ⅱ方法进行多目标优化等5种方法对样本图像进行分割比较。【结果】在聚类中心数量相同、种群大小相同、遗传代数相同的条件下,指数I的值表明本文提出的分割方法优势显著。对于4类不同样本图像分割的指数I值进行对比可知,以HF指数为单目标函数进行遗传优化的结果优于单一使用K-means和FCM算法; MOPSO多目标优化方法分割结果优于单目标优化结果;基于NSGA-Ⅱ优化的多目标函数分割结果又优于MOPSO多目标优化结果。【结论】融合聚类和分类算法构建聚类性能评价指标函数和分类评价性能指标函数,并采用非支配排序遗传算法对多目标函数进行优化,能更好地保留树木图像的颜色和纹理特征,分割准确率显著提高。
关键词：
多目标优化 树木图像 NSGA-Ⅱ
[期刊] 统计与决策
[作者]
周丽华 黄成泉 王林
针对经典模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法聚类数需预先指定的缺点,提出了一种能自动确定聚类数的自动模糊C均值(Automatic FCM,AFCM)聚类算法。通过引入聚类模糊隶属度基数到FCM聚类算法,实现了FCM聚类算法聚类数的自动获取。在随机生成的人工模拟数据数据集以及UCI机器学习数据集上的实验结果表明,AFCM算法能自动实现聚类数的确定。
关键词：
模糊聚类 模糊隶属度基数 聚类数
[期刊] 统计与决策
[作者]
赖芨宇 陈克明
文章基于类别数据集合引入质量和特征向量的概念;确定了计算类别型数据的相似度;给出聚类结果清晰度及其变化率的定义;提出一种对质量和特征向量有效聚类类别型数据的算法。
关键词：
类别型数据 聚类 质量 特征向量 清晰度
[期刊] 运筹与管理
[作者]
施振佺 陈世平
传统的K-modes算法采用了简单的0-1匹配来计算属性间的相异度,后改进为频率计算相异度,但是他们都忽略了各属性间的差异。本文研究了基于粗糙集和知识粒度的属性加权算法,该算法既克服了属性的冗余问题又综合考虑了各属性间的差异。在此基础上,通过对传统K-modes算法进行属性加权来改进K-modes算法中忽略的属性间差异问题。通过与其他的K-Modes算法进行实验比较,结果表明新的算法更加有效的。
[期刊] 林业科学
[作者]
张峰 张晓东 朱德海 刘峻明
从计算机程序设计的角度出发,针对影响系统聚类算法执行效率的几个主要因素,分别提出较合理的数据结构来优化系统聚类的算法实现,降低算法的时间和空间的复杂度,增强系统聚类对大数据量的空间数据处理能力,并通过实际例子证明该优化算法的可行性。
关键词：
系统聚类 算法优化 数据结构
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴孟书 吴喜之
传统的K-Prototypes聚类算法是利用划分的思想来对混合数据进行聚类,但是当混合数据的维度增大时,对象之间的差异度几乎相等,使得此算法难以进行。针对上述缺陷,文章提出一种改进的K-Prototyes聚类算法,聚类前先剔除各类中不相关的维度,将高维混合数据投影降维后再进行聚类。文中给出了Heart Disease Databases的算例,验证了算法的有效性。
[期刊] 情报科学
[作者]
刘江华
【目的/意义】非常态分布状态下,LDA主题模型的检索效果较差;在数据量较小的情况下LDA主题模型计算出来的正确率较低。【方法/过程】本文提出一种基于Kmeans聚类算法的LDA主题模型检索方法,本检索方法以Kmeans算法为基础,对文本主题进行聚类和语义相关度分析,避免了传统LDA主题模型存在的诸多缺陷。【结果/结论】实验结果显示,不论是一般还是多义主题关键词的检索,本文的LDA主题模型在耗时和准确率上均比本文列出的其他三种主题模型具有明显的优势,进一步验证了本文提出方法的有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
边鹏 赵妍 苏玉召
从嵌入式NSTL文本推荐系统的检索词推荐需求入手,分析原有方法的不足,引入共词分析方法和分化理论,提出一种新的最佳聚类数确定方法,改进最小类间距离和平均类内距离的计算方法,强化聚类结果的推荐效果,同时使推荐效果可以随着样本数据的变化而动态调整。最后,运用实验验证该方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘盾 胡培 蒋朝哲
本文从粗集理论出发,针对人们在实际应用中大多只能构造出所研究对象的信息表,而不能构造决策表的现象,深入讨论粗集决策和聚类分析的融合机理,提出一种基于聚类分析的粗集决策方法,将信息表扩展成为决策表,并进行实证分析,为人们进行科学决策提供了一种新的思想和方法。
关键词：
粗集理论 聚类分析 信息表 决策表
[期刊] 情报学报
[作者]
陈福集 杨善林
近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探讨了其网络模型和算法 ,而后提出一种聚类用户所感兴趣的中文Web文档的层次聚类方法 ,从而提高中文Web文档的检索质量
[期刊] 情报学报
[作者]
郭崇慧 曹梦月
文献计量学领域中的共词分析方法主要分为三个阶段:术语收集阶段、共现频率统计阶段以及聚类分析阶段,传统共词分析方法在以上三个阶段存在主观性过强、信息量不足,聚类不稳定、成员划分不合理、类团解释缺少语义分析等问题,导致了领域主题发现容易存在偏差。本文针对传统共词分析方法存在的缺陷提出了一种新的共词分析方法——GMAP共词分析方法,即将g指数、互信息概念以及AP聚类算法融入共词分析方法中。首先,使用g指数确定高频关键词的个数;其次,使用互信息概念对共现矩阵进行包容化处理;最后,使用AP算法进行聚类得出领域主题。
关键词：
共词分析 g指数 互信息 AP聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘盾 胡培 蒋朝哲
本文通过比较聚类分析的缺陷和粗集理论的优势,将粗集理论引入聚类,提出了基于粗集理论的聚类分析模型来解决聚类的冗余性和权重问题,并通过算例来验证模型的可行性,这为人们进行科学的决策提供了一种新的思想和方法。
关键词：
聚类分析 粗集理论 冗余性 权重
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
姚晓红 高海燕 吕家奇 黄恒君
函数型数据多以多变量的形式出现,目前的多元函数型聚类方法常以数据贴合的方式进行处理,不能充分提取各变量的共同信息及不同变量间的互补信息。为了进一步提取各变量中蕴含的聚类特征信息,本文在多视角学习框架下讨论多元函数型数据的聚类方法:构建了一个能够将多元函数型数据生成过程和各视角数据聚类特征提取统一进行的目标函数;借助非负矩阵分解的聚类特性,提出了一个基于半非负矩阵分解的多元函数型聚类模型;给出了交替迭代更新的求解算法。模拟实验结果显示,与现有的多元函数型聚类方法相比较,该聚类方法的聚类性能显著提高;以北京市空气质量监测站点应用为例,其聚类结果表明,多视角方法在聚类精度和信息提取方面具有优势。
文献操作()
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文献计量分析
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