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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
贾凡 严妍 张家琪
针对基础K-means算法在KDD 99数据集中检测罕见攻击效果差且效率低下等问题,该文通过数据统计的方式对数据集中各维度与每类攻击类型的相关分析发现,罕见攻击极易被大量的常见攻击所淹没,而当常见攻击被移去时,这些威胁性更大的罕见攻击则能够被更好地识别出来。基于此,该文提出一种改进的基于K-means分层迭代的检测算法,通过有针对性的特征选择来降低K-means聚类的数据维度,经过多次属性消减的K-means聚类迭代操作可以更加精准地检测到不同异常类型的攻击。在KDD 99数据集上的实验结果表明:该算法对
[期刊] 图书情报工作
[作者]
鞠秀芳 孙建军 郑彦宁 潘云涛
认为部分期刊为了追求被引排名,开始操纵期刊的引用。这样的行为影响了期刊引文数据的质量以及利用引文开展的科学研究的可靠性。提出引文年代集中度、自引率、被引密度和引用密度4个引文指标用于识别期刊是否存在操纵引用的行为,并采用数据挖掘中的K-means聚类方法检验指标的有效性,实验结果显示这些指标都达到了较好的识别效果。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
闫彬 郭文川
【目的】根据‘海沃德’猕猴桃膨大果和未经膨大剂处理的猕猴桃正常果在果萼形状上的差异,建立一种基于K-means聚类算法的猕猴桃膨大果的图像识别方法。【方法】利用K-means聚类算法对猕猴桃的RGB图像进行聚类,以初步分割出猕猴桃果萼;对RGB图像进行灰度化,并采用最大类间方差法对灰度图像进行阈值分割,基于阈值分割后的二值图像提取猕猴桃的边缘区域;基于K-means聚类分割的结果与猕猴桃边缘区域的二值图像提取果萼的聚类,再利用数学形态学处理精确提取出猕猴桃的果萼。求取果萼区域最小外接矩形的长宽比,并根据长宽比进行猕猴桃正常果与膨大果的判断与识别。【结果】对提取的猕猴桃果萼特征的统计分析表明,当猕猴桃果萼区域最小外接矩形的长宽比值大于1.6时为膨大果,否则为正常果,利用该算法对‘海沃德’猕猴桃膨大果的总体正确识别率为91.5%。【结论】基于K-means聚类分割算法和果萼形状上的差异所提出的猕猴桃膨大果无损、便捷检测方法,为猕猴桃膨大果的工业化在线检测及基于手机平台的猕猴桃膨大果识别软件的开发提供了新思路。
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
闫丽洁 张嫣文 鲁鹏 陈盼盼 张莉 王霞
选择聚落面积、文化层厚度、重要遗物、重要遗迹四大影响聚落规模等级的因子作为参评因子,通过数据预处理、数据归一化操作,利用K-means聚类方法对华夏文明核心区——环嵩山地区在裴李岗、仰韶、龙山、夏商4个时期的聚落规模等级进行划分。结果表明:(1)不同时期一级聚落的面积越来越大,在每个文化时期聚落中所占的比例却是越来越小。(2)各个文化时期的聚落数量有明显的等级分布特点,呈金字塔型层级结构,等级越高数量越少,等级越低数量越多。(3)裴李岗时期聚落等级规模之间的差异不明显。仰韶时期,聚落规模等级开始出现,龙山时期聚落规模等级进一步分化,夏商时期聚落规模等级最终形成。K-means聚类方法是早期聚落规模等级划分的科学有效的定量方法,可为区域文明化进程及聚落分布形态、聚落功能等问题研究提供重要依据。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
王晓文 沈思 崔旭
通过引入市场细分理论,突破传统学科服务用户研究方法,对高校图书馆学科服务用户开展市场细分实证研究。采用因子分析和K-Means聚类分析法对学科服务用户进行分类研究,从而获得成熟型用户群、体验型用户群、保守型用户群、边缘型用户群等4个子市场;通过对每个子市场做详细的分析和评价,从学科服务产品设计、服务推广、差异化服务3个方面给出了针对不同子市场的学科服务精准营销策略,以期为高校图书馆学科服务营销提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓英 周大涛
为了保证调查问卷统计结果的可靠性,文章提出了一种基于K-means聚类算法的动态赋权统计方法。该方法在保证调查问卷效度和信度的基础上,分层次编制调查问卷问题量表;通过K-means聚类算法演绎不同层次下样本数据的归类分布情况,结合类容量大小确定样本的动态权重系数,进一步地赋权计算综合结果。将该方法应用于某高校图书馆服务质量满意度的调查实践,结果表明:动态赋权统计方法能够客观、真实地表征主体人对客体物的认知差异水平,其调查统计结果在有效性、可靠性等方面优于平均赋权算法,具有一定的实用价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋凯 李秀霞 赵思喆
[目的/意义]针对CTM模型与K-means算法在文本聚类中存在的不足,提出将二者融合的CKM算法。该算法利用CTM模型确定聚类数和初始聚类中心,利用K-means算法进行聚类。[方法/过程]以Web of Science为数据来源,建立涵盖6个主题的多学科文献集,以F值为评价指标,利用R语言中的k-means函数和topicmodels包,比较K-means算法、CTM模型、CKM算法的聚类效果。[结果 /结论]结果表明,与单纯使用K-means算法、CTM模型相比,CKM算法的聚类效果更优,稳定性更好
[期刊] 世界经济
[作者]
黄薇 任若恩
本研究利用分层K-means聚类方法作为基础分类手段,以双边汇率为核心,以多边汇率为辅助,对97个国家的汇率制度进行了划分。在此基础上,采用Fisher判别分析方法使该制度分类具有良好的可扩展性和继承性。结果表明,在过去三十年里,除了自由浮动与自由落体制度类型外,有效汇率的波动性明显下降,反映出各国愈来愈重视对多边汇率考量。此外,通过对分类结果的分析,本文还证实:不同类型国家间的汇率波动与价格波动间存在显著的同向变动趋势;行使钉住汇率制度类型的发达国家,其汇率变动的灵活性在近年来略有增加;发展中国家对于国际价格和国内价格的管理均弱于发达国家,对于汇率的多边性重视也不及发达国家。本研究为继续开展...
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵宏燕 赵越
文章针对K-means聚类算法中属性权重不确定且易变的特性对聚类结果产生影响的问题，提出一种结合偏序集思想、利用属性优先程度代替精确权值的变权K-means聚类算法。首先，将属性按优先程度大小排序，构建含有权重次序的加权欧氏距离公式；其次，进行线性关系转换，并用矩阵形式表示，在列的累加基础上比较大小、迭代归类；最后，援引iris数据集进行检验。结果表明，该方法在实践中能较好地避免权重不确定带来的影响，验证了改进后算法的有效性和准确性。
关键词：
偏序集 K-means聚类 变权
[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] 运筹与管理
[作者]
刘泉宏 唐福星
共享单车已日渐成为人们短途出行的重要交通工具，但共享单车市场一贯采用“重投放，轻维护”的发展模式，而共享单车使用中的正常损耗及人为破坏等造成的故障车数量却十分庞大，对其回收修复或报废的任务繁重，这也成了共享单车市场逆向物流亟待解决的难题。该文立足武汉共享单车市场，通过对故障共享单车报废点的聚类分析，基于运输成本导向，使用重心法探寻回收中心最佳选址点，以解决故障共享单车回收成本和效率问题。对模型的模拟验证表明，优化后的回收中心选址点不仅能降低故障共享单车回收成本，而且相比武汉市现有的三个分布较远的回收中心，其总体运营成本更低，故障共享单车回收效率更高，便于共享单车的分区域运营管理。事实证明，基于K-means聚类算法与重心法确定回收中心选址问题不仅操作简单，可行性高，而且方便快捷，相较于现实中单一考虑成本等的选址方式，此模型更能兼顾多方面因素，优势明显。基于K-means聚类算法与重心法来确定回收中心选址，适用于城市的各个区域，选点精确又方便高效，模型具有较强的实用性。
关键词：
共享单车 回收中心 选址优化
[期刊] 经济师
[作者]
王云婷 王巍 李新宁
针对黑龙江省配送中心的选址需求,使用k-means聚类算法对需求点进行分析,通过比较轮廓值得出两种较优划分方案。基于获得的选址方案,在考虑了能对选址问题产生影响的因素基础上,使用层次分析法对该问题进行目标层、准则层、指标层的划分。将各层影响因素两两比较确定了单层权值,进而综合评价得到了指标层的总权值以便于对备选方案进行评分选择,通过实例分析证明了该方法的适用性和可行性。
[期刊] 物流技术
[作者]
陈婵丽 钟映竑
在新零售背景下,根据新零售的要求,从末端物流配送路径的角度出发,建立了车辆配送路径最优化数学模型,将遗传算法和K-means聚类算法进行结合与改进,对末端实体店配送方法进行优化。并以广州市天河区实际数据为例,通过Tensorflow软件仿真实验进行验证。实验结果证明,和传统遗传算法相比,基于遗传算法改进的K-means聚类方法在复杂的区域物流内可配送路程,解决了重复配送路径问题,并且优化了物流配送路径,提高了配送效率,从而改善了服务质量和用户体验度,为新零售时代的物流配送提供路径优化方法。
[期刊] 物流技术
[作者]
张广楠 荀烨 杨祺煊
以战区军事物流基地数量规划问题为研究对象，考虑战区内军事物流基地同后方仓库的业务关系，利用改进Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法，对战区内后方仓库进行空间聚类，并对聚类结果进行分析，以聚类结果中的聚类个数作为战区内军事物流基地数量规划的依据。研究表明，该方法比较科学合理，具有应用价值。
[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。
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