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基于最近邻优先的高效聚类算法 被引量：24
1
作者 胡建军 唐常杰 +4 位作者 李川 彭京 元昌安 陈安龙 蒋永光 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 2004年第6期93-99,共7页
针对高维空间中任意形状的多层次聚类问题,基于"同类相近"的思想,提出并实现了最近邻优先吸收聚类算法NNAF算法。证明了最近邻点搜索定理,基于这一定理又提出了SNN(SearchingNearestNeighbors)算法和GSNN(Grid basedSearching... 针对高维空间中任意形状的多层次聚类问题,基于"同类相近"的思想,提出并实现了最近邻优先吸收聚类算法NNAF算法。证明了最近邻点搜索定理,基于这一定理又提出了SNN(SearchingNearestNeighbors)算法和GSNN(Grid basedSearchingNearestNeighbors)算法,其时间复杂度为O(n log(n)),当用扫描图像所得数据时,时间复杂度会降为O(n);而使用传统的搜索算法,时间复杂度为O(n2);提出了实现任意形状高维空间聚类的NNAF算法,时间复杂度为O(n);提出了MLCA(Multi layerClusterAlgorithm)算法并证明了两个相关的定理,在改变阈值后重新聚类时,使用MLCA算法可以节省90%以上的时间。实验结果显示,以上算法适应于任意形状的高维空间数据的聚类,可以有效过滤噪声数据,且用户需要的先验知识少、可快速获得各种层次的聚类结果。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类分析 最近邻优先吸收 多层次聚类
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基于多层次场聚类的高分辨率遥感影像分割方法 被引量：5
2
作者 陈铁桥 陈杰 +3 位作者 梅小明 邵权斌 张涛 邓敏 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期10-13,F0002,共5页
提出一种基于多层次场聚类的高分辨率遥感影像分割方法。首先,在梯度影像上进行标记分水岭变换,得到初始分割结果;然后,依据光谱、纹理和空间关系等特征,构建影像对象聚类场。最后,建立场约束规则,实现对象合并,并通过多层次聚类得到最... 提出一种基于多层次场聚类的高分辨率遥感影像分割方法。首先,在梯度影像上进行标记分水岭变换,得到初始分割结果;然后,依据光谱、纹理和空间关系等特征,构建影像对象聚类场。最后,建立场约束规则,实现对象合并,并通过多层次聚类得到最终分割结果。实验表明,该方法能有效解决初始分割中的过分割问题,在一定程度上提高分割精度。 展开更多
关键词 场论 多层次聚类 分割 分水岭变换 高分辨率遥感影像
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一种基于k-prototype的多层次聚类改进算法 被引量：1
3
作者 李士进 朱跃龙 刘净 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期342-347,共6页
针对k-prototype算法在处理复杂的数据集时,常出现一些纯度不高的簇,影响了聚类质量的问题,提出一种基于k-prototype的多层次聚类改进算法,利用属性自动选择的方法将一些纯度不高的簇进行再聚类,以提高聚类质量.以UCI标准测试数据集进... 针对k-prototype算法在处理复杂的数据集时,常出现一些纯度不高的簇,影响了聚类质量的问题,提出一种基于k-prototype的多层次聚类改进算法,利用属性自动选择的方法将一些纯度不高的簇进行再聚类,以提高聚类质量.以UCI标准测试数据集进行实验,实验结果表明,该改进算法能够明显提高混合型数据集的聚类质量,并且在数据约简方面有良好表现. 展开更多
关键词 聚类 混合数据 多层次聚类 k-prototype聚类
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基于多层次聚类的文本知识挖掘 被引量：4
4
作者 刘昕 席永轲 +2 位作者 何杰 钱茛南 顾丽红 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第1期106-112,共7页
为解决在互联网文本信息爆炸性增长的前提下,在大规模文本数据中如何发现隐含的、有价值的潜在知识的问题,提出基于多层次文本聚类的文本知识挖掘方法,针对不同规模的文本数据进行不同粒度的聚类,实现不同层次知识的挖掘。针对最广义层... 为解决在互联网文本信息爆炸性增长的前提下,在大规模文本数据中如何发现隐含的、有价值的潜在知识的问题,提出基于多层次文本聚类的文本知识挖掘方法,针对不同规模的文本数据进行不同粒度的聚类,实现不同层次知识的挖掘。针对最广义层次的文本知识挖掘可实现各主题事务划分,针对子级分类数据的文本知识挖掘可发现下一层次主题分类,针对自定义层次的文本知识挖掘可发现该事件中存在的具体细节。对诉求实际数据的分析结果表明,该方法可在所有诉求数据中挖掘出各种诉求主题,精确挖掘出其中的细节问题,为管理者提供数据和决策支持,提高服务效率。 展开更多
关键词 文本知识 知识挖掘 机器学习 多层次聚类 诉求工单
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时频特征降维和多层次聚类相结合的轴承故障诊断新方法 被引量：2
5
作者 柳霞 蒋淑霞 +2 位作者 张长伟 何泽江 刘文 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第6期123-128,共6页
从含噪信号中判断滚动轴承是否发生故障,同时确定故障发生位置和缺陷程度,针对这一轴承工作状态监测的核心问题,提出一种结合小波频带剖分、主成分分析、多层次聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用小波最优分解层数将获取的原始信号... 从含噪信号中判断滚动轴承是否发生故障,同时确定故障发生位置和缺陷程度,针对这一轴承工作状态监测的核心问题,提出一种结合小波频带剖分、主成分分析、多层次聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用小波最优分解层数将获取的原始信号进行小波包分解得到小波能量谱;然后另取18个时域频域特征指标共同构成特征参数集,再经主成分分析处理,将参数集降到合适的维数;最后利用最佳类间距、样本间距组合和聚类有效性评价建立多层次聚类挖掘系统。实验和应用案例表明:该方法能够准确有效地诊断滚动轴承的不同故障类型和损伤程度,准确率达99.3%,可为轴承状态监测与智能故障诊断提供有效的理论参考。 展开更多
关键词 故障诊断 小波频带剖分 多层次聚类系统 聚类有效性 状态评估
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多层次模糊聚类在压裂酸化选井选层中的应用 被引量：12
6
作者 付永强 郭建春 +1 位作者 赵金洲 胡永全 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期58-60,共3页
文章在传统的模糊聚类分析的基础上 ,建立了一种新的多层次、多目标模糊综合聚类方法。在模糊聚类时 ,考虑到事物特征的复杂性和不均衡性 ,该方法将事物特征按其在不同层次上对事物的影响程度分类 ,再在各层次上确定不同特征的影响程度 ... 文章在传统的模糊聚类分析的基础上 ,建立了一种新的多层次、多目标模糊综合聚类方法。在模糊聚类时 ,考虑到事物特征的复杂性和不均衡性 ,该方法将事物特征按其在不同层次上对事物的影响程度分类 ,再在各层次上确定不同特征的影响程度 ,最终建立起模糊等价矩阵进行聚类。它克服了传统方法对多目标聚类的笼统性 ,使分析结果更可靠。该方法用于压裂酸化选井选层 ,其结果与现场情况相符。通过对比其它方法 ,该方法能够更准确地反映事物的特征 ,计算简单、实用 ,因而具有一定的现场实用价值。 展开更多
关键词 压裂酸化 石油开采 选井 选层 多层次模糊聚类 应用
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一种基于双重距离约束的多层次空间聚类方法 被引量：7
7
作者 周翠竹 朱建军 石岩 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2014年第10期98-101,共4页
以往的双重空间聚类方法通常实现的是单一层次聚类,虽然顾及了地理实体的位置属性和专题属性,但是在实施过程中,实体的空间邻近和属性相似的表示和衡量,使用了不同的变量和标准,降低了算法的效率。文章采用双重距离作为实体间的相似性度... 以往的双重空间聚类方法通常实现的是单一层次聚类,虽然顾及了地理实体的位置属性和专题属性,但是在实施过程中,实体的空间邻近和属性相似的表示和衡量,使用了不同的变量和标准,降低了算法的效率。文章采用双重距离作为实体间的相似性度量,通过对点实体构建的Delaunay三角网中的边施加同时顾及整体与局部特性的双重距离约束,实现了点实体的多层次空间聚类。通过实际算例分析与比较,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 双重距离 DELAUNAY三角网 约束 多层次空间聚类
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多层次快速聚类的遥感图象无损压缩 被引量：3
8
作者 王朝晖 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2003年第7期843-848,共6页
由于 K- means聚类要求每个像素要和所有聚类中心求欧氏距离 ,因此当聚类数很多时 ,这是一个相当耗时的工作 .改进后的 K- means聚类算法使类内像素只通过和相邻的聚类中心进行距离计算来聚类 ,由于随着算法的迭代进行 ,大量类的状态基... 由于 K- means聚类要求每个像素要和所有聚类中心求欧氏距离 ,因此当聚类数很多时 ,这是一个相当耗时的工作 .改进后的 K- means聚类算法使类内像素只通过和相邻的聚类中心进行距离计算来聚类 ,由于随着算法的迭代进行 ,大量类的状态基本固定 ,因此使得聚类速度不断加快 .多层次聚类无损压缩就是利用改进的 K- means聚类算法具有快速收敛的特点 ,和利用分层次去冗余的方法来聚类 ,因此可最大限度消除残差冗余 .基于 SP整数小波变换的多层次聚类由于其不仅能消除空间冗余、结构冗余 ,还能进一步对残差数据去冗余 ,因而实现了多光谱遥感图象无损压缩的突破 .最后通过不同算法对 TM图象进行压缩的比较和参数分析 。 展开更多
关键词 多层次快速聚类 遥感图象 无损压缩 整数小波变换 多光谱成像
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基于数据挖掘多层次细节分解的负荷序列聚类分析 被引量：31
9
作者 张智晟 孙雅明 +1 位作者 张世英 赵艳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期51-56,共6页
提出了多层次细节分解的负荷聚类算法及其性能评估指标。该算法利用负荷序列间的差分序列均方差和欧氏距离形成交集优化判据;同时根据随机因素对负荷的敏感性加入对应参数要求来控制多层次细节分解聚类,对负荷曲线轮廓相似性细节程度聚... 提出了多层次细节分解的负荷聚类算法及其性能评估指标。该算法利用负荷序列间的差分序列均方差和欧氏距离形成交集优化判据;同时根据随机因素对负荷的敏感性加入对应参数要求来控制多层次细节分解聚类,对负荷曲线轮廓相似性细节程度聚类是提高预测精度的重要基础。笔者对所提出的聚类算法与一般欧氏距离聚类、Kohonen神经网络聚类算法进行了性能评估和比较,证明了该算法对季节性负荷具有高敏感性,对高温和气候因素与负荷之间的复杂相关性具有高识别能力,该聚类算法对提高负荷预测精度是有效的。 展开更多
关键词 数据挖掘 负荷时间序列 多层次细节分解聚类法 差分序列均方差 KOHONEN神经网络 短期负荷预测
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