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[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
罗维佳 乔少杰 韩楠 元昌安 闭应洲 舒红平
常用的聚类算法存在诸多不足,为此提出了一种基于初始半径r的k-medoids改进算法,主要针对LBSN中的位置数据进行聚类,改善初始聚类中心敏感对聚类结果的影响,其本质是基于密度聚类,不同之处在于k值的选取是依赖于半径r.通过大量真实签到数据集进行实验,结果显示本文算法聚类结果更稳定.本文算法在基于位置的社交网络应用中获得更好的聚类效果和更快的收敛速度.实验中将距离平方和作为准则函数进行对比,相对于传统k-medoids算法优势明显,对退化的k-medoids算法也能够缩小1.2%到2%.
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
汪涛 张武 苗犇犇 刘波 王瑞卿 张立付 徐少翔 饶元 江朝晖
针对茶园土壤墒情传感器布局中传感器数量过多、数据冗余度过大的问题，采用改进的K-medoids方法，优化茶园土壤墒情传感器使用数量及部署位置。在保证茶园传感网络全覆盖的基础上，实时采集各传感节点数据；构造各传感器在不同天气条件下的时间序列数据，并运用三次样条插值法拟合成连续函数；应用谱排直法定义新的时间序列数据的距离函数替换K-medoids中的欧氏距离，将聚类中心作为最终的传感器布点；随机选取位置并采集土壤相对含水率以验证聚类中心作为传感器布点的代表性。采用改进前和改进后的K-medoids方法对2018-07—2018-08（试验Ⅰ）和2020-12（试验Ⅱ）采集的土壤墒情数据进行聚类。结果表明：1）改进的K-medoids将32个传感器减少到4个，改进前后簇中心墒情值与簇均值的相对偏差，试验Ⅰ由2.85%降到1.91%，试验Ⅱ由2.01%降到1.43%;2）改进K-medoids所得聚类中心相对含水率与试验区域平均值相近，相对偏差小于2%;3）以改进的K-medoids算法所得聚类中心作为起点的布点路径长度为82.4m，使用8个传感器，优于改进前的106.5m和10个传感器。基于改进K-medoids的布局方法能够优化传感器的数量和位置并且在不同天气条件下均适用。
[期刊] 物流技术
[作者]
王连月
从物流配送角度,探讨了建筑业物料物流配送优化管理,消灭物料配送各个流程的浪费,利用MDP和K-medoids算法实现物料运输线路的最优化设计,降低物料成本,提高建筑业物料管理水平和企业管理的效率。
[期刊] 管理科学
[作者]
邓晓懿 金淳 樋口良之 韩庆平
数据挖掘技术中的聚类算法是解决客户细分问题的重要算法之一。为解决传统聚类算法在客户细分问题中分类精度较低、收敛速度较慢的问题,着重对比分析传统聚类算法中K-m eans、自组织映射网络和粒子群3种算法的不足,提出融合3种算法优点的混合型聚类算法,该算法利用K-m eans和自组织映射网络对初始聚类中心进行优化,结合粒子群优化和K-m eans优化聚类迭代过程,并在迭代优化过程中设计避免算法因早熟而停滞的机制。针对移动电子商务环境下的餐饮业客户细分问题,建立移动餐饮业客户细分模型,并利用混合型聚类算法、K-m eans、层级自组织映射网络和基于粒子群的K-m eans等4种算法对实际案例进行对比...
[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] 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] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王立平 史慧杰 王冬
智能制造要求工业软件能够实现敏捷开发,对工业软件应用微服务架构是当下重要的研究方向。为了提高开发效率,需要将微服务形式的功能组件发布在互联网中并构建微服务库进行管理,供用户根据需求挑选。面对用户日益复杂的业务需求,需要微服务库能够将其所包含的大量微服务进行组合来拓展所能实现的功能。针对服务组合过程中的检索和选择2个环节,分别设计了基于微服务的功能需求与非功能需求的服务聚类和服务选择算法,在微服务库中选出最优的微服务组合提供给客户。实验结果表明,所提出的聚类与组合方法取得了良好的效果,提高了用户的满意度并实现了微服务的高效利用。
关键词：
智能制造 微服务 服务聚类 服务选择
[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] 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] 运筹与管理
[作者]
高文欣 刘升 肖子雅
K-means聚类算法是在数据挖掘和数据分析中一种常用算法,但是其存在依赖初始值和易陷入局部最优值的缺陷,针对这些不足,本文提出一种闪电分叉过程算法优化的K-means聚类,克服聚类算法在初始值选择困难的问题,提高K-means聚类算法的求解精度,降低陷入局部最优的可能性。从UCI数据集中选取6个真实的数据集进行仿真实验,结果表明本文改进后的聚类算法有更好的求解精度和鲁棒性。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
杜巍 赵春荣 黄伟建
聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
张琳 牟向伟
随着互联网的发展,网络电子文本的数量急剧增加,这给人们快速高效地从海量数据中挖掘所需要的信息带来了巨大挑战。文本聚类是解决这个问题的一种可行方法。本文在文本聚类的过程中,针对K-means算法在聚类时需要事先指定簇的个数k和k个初始中心点这两方面的不足,采用Canopy+K-means的聚类算法进行中文文本聚类。也就是为了提高K-means的聚类效果,先使用Canopy算法对数据进行“粗”聚类,在得到k值和聚类中心后再使用K-means算法进行“细”聚类。另外,在聚类过程中,为了避免“维灾难”现象,本文基
[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] 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] 工业工程
[作者]
黄学文 史青涛 赵兴野
现实的Jobshop生产环境中的生产日历和班次等把设备资源的有效工作时间段分割成离散状态。为了降低调度在确定工序开始和结束时间时的计算复杂性,提出了一种时间映射算法。通过该算法实现了离散作业时间到整数连续区间和整数连续区间到离散作业时间的快速转换;并以遗传调度算法为例,研究了时间映射算法与调度算法的融合技术,实现了在连续整数区间上的调度。研究结果表明,相比未采用时间映射算法的调度算法,采用时间映射算法能大幅降低调度在确定工序开始和结束时间上的计算复杂性,计算时间降幅达到39.7%,从而提高了调度的计算效率。
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