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[期刊] 统计与决策
[作者]
张维群
文章在信息技术迅速发展的背景下,研究针对海量数据计算机软硬件存储、分析的不足。通过研究海量数据下变量关联问题,构造了基于海量数据的学习算法,并通过数据模拟了该算法的应用原理。
关键词：
海量数据 变量聚类 学习算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 张贝贝
文章基于谱聚类算法，首先利用拉普拉斯矩阵的特征值构造聚类个数变点图，给出了确定聚类个数的直观方法，然后对优化目标引入聚类个数惩罚项，定量探讨聚类个数的选择，最后针对多元数据，通过修订距离矩阵处理成对约束信息，并基于距离矩阵构造了三种自适应相似度矩阵，再进行谱聚类。数值模拟结果显示：对于确定聚类个数，聚类个数变点图直观、有效，而惩罚法依赖惩罚项的权重参数，具有一定主观性；三种自适应谱聚类算法均有效，对成对约束信息处理方便、适应面广，稳定自适应谱聚类对近邻个数的选取更稳健。
关键词：
谱聚类 聚类个数 成对约束 自适应
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
韩东红 宋明 张宏亮 王佳茜 王嘉兴 王国仁
不确定性的出现使传统算法无法直接用于聚类不确定数据流。该文提出一种不确定数据流环境下基于密度的聚类算法,其中提出不确定度的概念以衡量不确定数据的分布信息,并在改进面向确定数据的聚类算法DENCLUE的基础上,提出一种可处理数据不确定度的UDENCLUE算法,以降低数据的不确定性对聚类结果产生的影响;提出滑动窗口下基于密度的不确定数据流聚类算法USDENCLUE,通过聚类特征指数直方图技术实现快速剪枝,可以高效处理噪音数据、演化数据流并生成任意形状的簇;采用真实数据集及人工合成数据集对USDENCLUE与C
关键词：
不确定数据流 聚类 密度 滑动窗口
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘惠
文章基于混合型数据对传统谱聚类算法进行改进。针对传统谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,提出一种密度调整的尺度参数自适应的核函数。同时,在谱聚类的聚类步中为了减少初始聚类中心对聚类结果的影响,利用集成的k-means代替单一的k-means进行聚类,以增强聚类结果的稳定性。并通过实验对比证明算法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王劲波,翁伟,许华荣
聚类在数据挖掘、模式识别等许多领域有着重要的应用。本文介绍了聚类算法的几种分类,并例举了几种基于密度的聚类算法。最后以一种新颖的基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP为例,详细介绍整个聚类算法的工作过程。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
邢万里 邢艳秋 黄杨 曲林 尤号田
为了提高地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)点云数据的单木分割精度及分割效率,以落叶期的蒙古栎人工林为研究对象,以TLS为基础数据,在三维点云数据体元化的基础上提出一种基于体元逐层聚类的单木分割算法,通过分析体元在竖直方向的z值序列准确获取单木的位置,然后利用模糊C均值算法以单木位置为初始聚类中心从最底层体元开始进行逐层聚类,最终实现样地水平蒙古栎单木分割。研究结果表明,通过分析体元在竖直方向的z值序列能准确获取单木的位置,本研究提出的单木分割算法能够实现样地水平单
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
罗彦福 钱晓东
【目的】为解决由经典聚类算法改进而来的不确定数据聚类算法往往存在原有算法本身的缺点问题,提出一种新的不确定数据聚类方法。【方法】改进不确定距离的度量方法,确保两个不确定对象在以一定概率存在的前提下,再进行二者概率差异的比较;确定聚类中心后,依据局部密度定义最大支持点、密度链域等概念,据此提出一种将数据对象归入相应聚类中心所在簇的新算法。【结果】利用UCI机器学习库中的数据集验证本文聚类算法,实验结果表明,F值较传统不确定数据聚类算法(UK-Means和FDBSCAN)在两组数据集上分别最高提升13.23%
关键词：
不确定数据 截止距离 局部密度 密度链域
[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] 统计与决策
[作者]
张林 刘辉
Dirichlet过程作为一种典型的变参数贝叶斯模型,基于该过程进行的聚类分析无需预先确定聚类数,聚类数作为模型中的参数由模型和数据自主计算得出,因而成为机器学习研究领域中的一个研究热点,可用于海量数据的聚类分析。文章建立Dirichlet过程无限混合模型对DNA基因表达数据展开了聚类分析。模拟测试数据集和急性白血病的DNA基因表达测试数据集的实验结果表明,Dirichlet过程无限混合模型能够准确地估计出数据中的聚类数。
[期刊] 财会月刊
[作者]
夏会 程平 张砾
目前的税收风险管控模型通常是基于税务人员的先验知识构建的,在海量数据环境下模型的实用性、可扩展性和精确性都有较大的局限。为解决这一问题,提出改进的K-means聚类算法。该方法是无监督学习模型,可以在无先验知识的前提下构建指标,快速且精确地对实例进行聚类,将出现明显异常的小类识别为异常,判定其存在税收风险。基于该模型对房地产类企业股权转让中的税收风险进行分析和评估,发现税收风险等级高的企业及其风险疑点,验证了本方法的有效性。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
詹春霞 王荣波 黄孝喜 谌志群
【目的】针对CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)算法利用局部密度和距离的乘积选择聚类中心而导致聚类结果不理想的问题进行改进。【方法】提出一种基于粒子群算法的CFSFDP算法,通过粒子群算法寻找CFSFDP算法中的最佳局部密度和距离阈值,得到相对较高的局部密度和距离的聚类中心,减少离散点对数据中心选取的影响,并在某高考咨询平台提供的考生问题库中随机选取数据集进行试验。【结果】实验结果表明,在不同的数据集中,本文算法相对于基本的
关键词：
CFSDFP 聚类中心 粒子优化群算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
江文奇 牟华伟
类内距离和类间距离数值量级差异性导致两类距离无法直接融合，进而影响了FCM聚类模型设计。首先，本文全面回顾了经典和改进型的FCM聚类模型，构建了类内距离和类间距离迹的关系模型，分别从类内类间距离的变化不一致性和量级差异性两个方面分析了现有FCM聚类模型的不足；其次，运用高斯核距离替代传统的欧式距离来表征类内类间距离，基于最小化类内紧凑度与类间分离度差的思想，设计了类内类间距离平衡方法，提出了一种改进的FCM聚类目标函数与算法；最后，运用算例说明了本方法的有效性和优越性。
关键词：
FCM 聚类分析 高斯核
[期刊] 物流技术
[作者]
冀德刚 魏俊萍 贾鹂
建立了物流运输中运输路径优化的数学模型,并针对物流运输路径优化的实际特点,提出了一种基于聚类和种子进化算法的车辆路径选择(VRP)优化的复合算法,同时通过实验分析,说明了该算法能够降低算法的输入量,同时提高了收敛速度,具有一定的可行性和有效性。
关键词：
VRP K-means聚类 种子进化算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
苏木亚 郭崇慧
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。
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