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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
肖熙 周路
语音识别模型中帧间独立假设在给模型计算带来简洁的同时,不可避免地降低了模型精度,增加了识别错误。该文旨在寻找一种既能满足帧间独立假设又能保持语音信息的特征。分别提出了基于k均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法,可以自适应地实现聚类特征流的提取。将该自适应特征分别应用在Gauss混合模型-隐Markov模型、基于段长分布的隐Markov模型和上下文相关的深度神经网络模型这3种语音识别模型中,与基线系统进行了实验对比。结果表明:采用基于归一化类内方差的自适应特征可以使得3种语言模型的识别错
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘兵 郑承利
由于小波理论的高频面板数据聚类方法需要选择合适的母小波以及设置可行的分解层数，其聚类结果较易受到人为影响，缺乏自适应性。文章提出了一种基于经验模态分解特征提取的高频面板数据自适应聚类方法，该方法基于经验模态分解法分解高频时间序列信号，提取“绝对”特征、“趋势”特征、“高频波动”特征和“低频波动”特征，并运用熵值法进行客观赋权，进而构造基于加权余弦距离的层次聚类算法。实证检验结果表明该方法更适用于非平稳、非线性的高频面板数据聚类问题，正确率明显提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周平 马景义
时间序列聚类是数据挖掘领域的热点问题之一。结合时间序列的特点，光滑子空间K均值聚类算法在进行稀疏型聚类的同时，可以筛选出连续的时间子区间，并基于这些子区间上的观测对时间序列聚类，其复杂度主要取决于更新聚类权重的方法。然而，现有算法中聚类权重的更新是通过凸二次规划问题求解完成的，其计算复杂度较高。文章的理论推导表明，可以通过复杂度较低的严格凸二次规划问题的求解来更新聚类权重。在此基础上，给出了计算复杂度更低的路径跟随方法来更新聚类权重。数据模拟表明了基于路径跟随方法的新算法在聚类中的有效性，及其在计算速度上的优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟子健 马江洪
传统的k均值算法对初始聚类中心具有一定的敏感性,聚类结果会随着不同的初始聚类中心波动。针对这一缺点,文章提出一种选择初始聚类中心的算法,该算法首先计算数据对象两两之间的相异度函数,构造一种新的相异度矩阵,然后选取k个与其他数据对象相异度较低且个数最多的数据对象作为初始聚类中心。实验表明,在给定聚类个数k的情况下,这样改进后的k均值算法比随机选取初始聚类中心的传统k均值算法以及已经提出的其中一种改进的k均值算法有更高的准确率,且可消除对初始聚类中心的敏感性。
关键词：
k均值算法 初始聚类中心 相异度矩阵
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
郑德俊 朱婷婷 沈军威
对移动图书馆用户评论的自动聚类研究有助于更准确高效地获取用户需求。本文结合移动图书馆评论特征,在传统K均值算法的基础上,使用HT-LaD算法对初始聚类中心进行算法改进,并使用移动图书馆的用户评论数据进行实证。结果表明,利用改进后K均值算法完成移动图书馆用户评论文本的需求聚类是可行的,且聚类精度和稳定性得到提高。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
李梦雨
本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型,并通过2011年的数据对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。预测结果表明我国2012年处于轻度风险状态,总需求的回落和资产泡沫的收缩将是影响我国金融系统稳定运行的主要问题。最后对我国如何预测并防范金融风险给出了政策建议。
[期刊] 情报学报
[作者]
王玙 刘东苏
协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要。传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法。该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性。当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐。实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加
[期刊] 预测
[作者]
黄飞雪
为了消除由于估计收益率数据的时间序列的有限性而导致马克威茨均值-方差模型的统计不确定性,采用基于单链接聚类过滤法的均值-方差修正模型。选取上证50成分股2004～2007年的日数据,对修正前后的模型进行了实证对比分析发现:(1)修正后模型投资组合的可靠性系数比修正前模型的平均低0.067;(2)修正后模型投资组合估计风险和预测风险分别比修正前模型投资组合平均低0.096和3.329;(3)修正前模型投资组合的有效大小比修正后模型投资组合小0.0321,表明其风险分散程度更低。这在某种程度上表明:修正后模型要优于修正前模型的投资组合。
关键词：
单链接聚类法 均值-方差模型 正定性
[期刊] 统计与决策
[作者]
施从美 江亚洲
文章利用K-均值聚类法对全国首批127个特色小镇多方面数据的统计分析发现,这些特色小镇可以分为产业特色类、生态建设类、资源潜力类、文化历史类以及无明显特色类小镇。数据表明不同类型特色小镇的发展与其独特的资源禀赋相关,同时也存在其他方面的短板。只有产业特色类小镇是建立在相对全面发展基础上的一种成熟形态。因此理想的特色小镇发展模式就是充分利用自身资源发展培育成一种特色产业,以产业带动其他方面发展,实现特色鲜明与综合发展并进并举。
关键词：
K-均值聚类 特色小镇 分类 评价
[期刊] 现代情报
[作者]
李昌兵 庞崇鹏 凌永亮 王强
[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79
[期刊] 统计与决策
[作者]
党耀国 侯荻青
多指标面板数据能够较全面的提供研究对象的信息和数据特征,但复杂的数据结构也给其聚类分析带来了一定的困难。针对这一问题,文章提出了基于特征提取的多指标面板数据聚类方法,该方法将能够表征面板数据动态变化的"绝对量"特征、"波动"特征、"偏度"特征、"峰度"特征及"趋势"特征引入动态聚类算法中,可以避免以往采用欧式距离进行聚类的局限性,还可以处理带有缺失数据的面板数据,同时大大提高了聚类效率,并最大限度地保证时间维度信息不受损失。利用该方法分析了2001至2013年我国不同省份道路交通事故的不平衡状况,通过实证分析表明该方法能够解决多指标面板数据聚类的问题。
关键词：
面板数据 特征提取 动态聚类 交通事故
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴大洋 邓光明
多指标面板数据的复杂数据结构给聚类方法的适应性带来了一些困难。针对这一问题,文章用主成分分析对前人提取的特征进行二次提取,消除了各特征的信息重叠,并采用熵值法对特征量进行赋权,使提取的特征更为合理,从而优化了聚类结果。通过房地产数据的实证分析,表明改进后多指标面板数据聚类方法的聚类效果更好。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
高劲松 张俊丽
利用模糊C均值算法解决文本聚类问题时,随机选取的初始聚类中心和聚类数会导致不同的聚类结果,且容易陷入局部最优。提出利用粒子群优化算法确定模糊C均值的初始聚类中心,并通过向量空间模型和特征提取,再利用模糊C均值进行文档聚类。实验表明,这种基于粒子群的模糊C均值聚类算法迭代次数少,能解决经典模糊C均值算法对初始值敏感和易陷入局部极小的缺点,且聚类速度和效果得到明显提高。
关键词：
模糊C均值 粒子群 文本聚类
[期刊] 工业工程
[作者]
张和平 李俊武
控制图模式识别能够区分制造过程中的一般因素与异常因素,提高制造过程中的产品质量,减少成本,提高效益。利用蒙特卡洛方法产生样本;采用一维离散小波变换处理原始数据;利用模糊c均值聚类算法进行控制图模式识别。识别准确率99.43%,其标准差为0.002 8。这表明基于该方法的控制图模式识别准确率高,稳定性好,较现有的控制图模式识别方法具有简易、高效等特点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟丽丽 张影 王京
针对传统模糊C-均值聚类方法(fuzzy C-means,简称FCM)对初始值敏感导致的易陷入局部最优和噪声敏感问题,文章提出一种基于广度优先搜索的变异加权模糊C-均值聚类算法。该算法通过改进具有全局搜索能力的广度优先搜索算法(Breadth Fist Search,BFS)和有效聚类评价函数相结合,确定了接近真实的初始聚类中心,同时能够剔除噪声数据。在此基础上考虑属性噪声对聚类结果的影响问题,引入变异系数赋权法对FCM的目标函数进行改进,进一步提高了FCM算法的抗噪性。实验结果表明,该算法能够有效的克服传统FCM的不足,与其他聚类算法相比,具有较快的收敛速度、更好的聚类准确率及较高的抗噪性。
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