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基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测
被引量：
3
1
作者
胡彩平
秦小麟
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期1183-1188,共6页
空间分类和预测是空间数据挖掘中一个非常重要的方法,但对它们的研究目前尚处于初始阶段.通过引入空间对象对模糊聚类的模糊隶属度的概念,提出了基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测的方法(SFCM).该方法首先用模糊c-means方法对数...
空间分类和预测是空间数据挖掘中一个非常重要的方法,但对它们的研究目前尚处于初始阶段.通过引入空间对象对模糊聚类的模糊隶属度的概念,提出了基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测的方法(SFCM).该方法首先用模糊c-means方法对数据集论域空间进行聚类,但由于空间数据具有空间自相关的特性,在用模糊c-means算法进行空间聚类时加入了空间信息.然后计算每个空间对象对所有聚类的模糊隶属度并从中找出模糊隶属度最大的聚类.最后用该聚类中心对象的因变量的值作为该空间对象的因变量的估计值.理论分析和实验结果表明,该算法是有效可行的.
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关键词
模糊
c
-
means
算法
模糊
隶属度
空间自相关
空间数据挖掘
空间分类和预测
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职称材料
模糊C-Means算法从实例库中挖掘模式识别知识
2
作者
关惠玲
张优云
韩捷
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2003年第4期486-493,共8页
以模糊c-means算法对实例初步分类,以分类正确率和隶属度构造两级目标函数对实例进行挖掘获得个体分类效果最佳的敏感信息源、主矢量、类别原型和距离计算方法。以模糊综合决策算法对实例敏感主矢量进一步挖掘获得信息融合分类效果最佳...
以模糊c-means算法对实例初步分类,以分类正确率和隶属度构造两级目标函数对实例进行挖掘获得个体分类效果最佳的敏感信息源、主矢量、类别原型和距离计算方法。以模糊综合决策算法对实例敏感主矢量进一步挖掘获得信息融合分类效果最佳的主矢量集合。同时从实例库中挖掘出模糊综合决策权重分配系数。将c-means算法的意义扩展应用于信息融合诊断。另外还论述了两种综合诊断方法,模式识别与模糊综合决策联合的综合诊断、扩展的模糊c-means算法与综合决策联合的二级优化综合诊断。最后以列车滚动轴承故障实例库的挖掘为例阐述了原理的应用。
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关键词
数据库
知识发现
数据挖掘
模糊
c
-
means
算法
实例库
模式识别
目标函数
原文传递
基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类研究
3
作者
卓柳俊
曾心怡
《信息技术》
2024年第10期14-21,29,共9页
针对不平衡大数据的分类问题,提出一种优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类算法。先计算C-means模糊交叉算子,定义优化函数,并求解大数据不平衡增益。利用Spark分类平台,确定大数据样本压缩模糊近邻值的取值范围,再通过放大近邻值的...
针对不平衡大数据的分类问题,提出一种优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类算法。先计算C-means模糊交叉算子,定义优化函数,并求解大数据不平衡增益。利用Spark分类平台,确定大数据样本压缩模糊近邻值的取值范围,再通过放大近邻值的处理方式,定义不平衡阈向量,从而完善整个分类流程,完成基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类方法的设计。实验结果表明,上述分类方法的应用,可将正例信息、负例信息的取样长度区间完全分离开来,能有效解决因不平衡大数据分类不精准造成的信息样本混淆的问题,符合实际应用需求。
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关键词
优化
模糊
c
-
means
算法
不平衡大数据
交叉算子
卡方检验
压缩
模糊
近邻值
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职称材料
雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究
被引量：
1
4
作者
张冰冰
于洋
+1 位作者
刘砚菊
陈亮
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2013年第5期22-25,29,共5页
针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜...
针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜率的变化率对传统的模糊C-Means聚类算法进行动态加权,从而使模糊C-Means聚类算法的目标函数最优化,优化后的目标函数确定的聚类中心更加逼近目标的实际值,从而保证数据关联的准确度,并减少了计算时间,提高算法的效率。仿真实验表明,将文中基于目标航迹斜率变化率动态加权的模糊C-Means聚类算法应用于曲线运动目标的数据关联中,与传统的模糊C-Means聚类算法相比,可以提高数据关联准确度和效率。
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关键词
航迹斜率变化率
模糊
c
-
means
聚类
算法
加权的
模糊
c
-
means
聚类
算法
曲线运动目标
均方根误差
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职称材料
题名
基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测
被引量：
3
1
作者
胡彩平
秦小麟
机构
南京航空航天大学信息科学与技术学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期1183-1188,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60673127)
江苏省高技术研究计划基金项目(BG2004005)
文摘
空间分类和预测是空间数据挖掘中一个非常重要的方法,但对它们的研究目前尚处于初始阶段.通过引入空间对象对模糊聚类的模糊隶属度的概念,提出了基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测的方法(SFCM).该方法首先用模糊c-means方法对数据集论域空间进行聚类,但由于空间数据具有空间自相关的特性,在用模糊c-means算法进行空间聚类时加入了空间信息.然后计算每个空间对象对所有聚类的模糊隶属度并从中找出模糊隶属度最大的聚类.最后用该聚类中心对象的因变量的值作为该空间对象的因变量的估计值.理论分析和实验结果表明,该算法是有效可行的.
关键词
模糊
c
-
means
算法
模糊
隶属度
空间自相关
空间数据挖掘
空间分类和预测
Keywords
fuzzy
c
-
means
fuzzy membership degree
spatial auto
c
orrelation
spatial data mining
spatial
c
lassifi
c
ation and predi
c
tion
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP18 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
模糊C-Means算法从实例库中挖掘模式识别知识
2
作者
关惠玲
张优云
韩捷
机构
西安交通大学润滑理论与轴承研究所
郑州大学振动工程研究所
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2003年第4期486-493,共8页
基金
国家"九五"攀登计划(No.PD9521908Z1)
河南省自然科学基金(No.994044000)
文摘
以模糊c-means算法对实例初步分类,以分类正确率和隶属度构造两级目标函数对实例进行挖掘获得个体分类效果最佳的敏感信息源、主矢量、类别原型和距离计算方法。以模糊综合决策算法对实例敏感主矢量进一步挖掘获得信息融合分类效果最佳的主矢量集合。同时从实例库中挖掘出模糊综合决策权重分配系数。将c-means算法的意义扩展应用于信息融合诊断。另外还论述了两种综合诊断方法,模式识别与模糊综合决策联合的综合诊断、扩展的模糊c-means算法与综合决策联合的二级优化综合诊断。最后以列车滚动轴承故障实例库的挖掘为例阐述了原理的应用。
关键词
数据库
知识发现
数据挖掘
模糊
c
-
means
算法
实例库
模式识别
目标函数
Keywords
Fuzzy
c
-
means
Algorithm, Data Mining, Fuzzy Syntheti
c
De
c
ision, Pattern Re
c
ognition, Rolling Bearing Diagnosis
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类研究
3
作者
卓柳俊
曾心怡
机构
中国人民大学信息学院
河南省社会科学院
出处
《信息技术》
2024年第10期14-21,29,共9页
基金
河南省社会科学规划项目(2022CFX029)。
文摘
针对不平衡大数据的分类问题,提出一种优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类算法。先计算C-means模糊交叉算子,定义优化函数,并求解大数据不平衡增益。利用Spark分类平台,确定大数据样本压缩模糊近邻值的取值范围,再通过放大近邻值的处理方式,定义不平衡阈向量,从而完善整个分类流程,完成基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类方法的设计。实验结果表明,上述分类方法的应用,可将正例信息、负例信息的取样长度区间完全分离开来,能有效解决因不平衡大数据分类不精准造成的信息样本混淆的问题,符合实际应用需求。
关键词
优化
模糊
c
-
means
算法
不平衡大数据
交叉算子
卡方检验
压缩
模糊
近邻值
Keywords
optimized fuzzy
c
-
means
algorithm
unbalan
c
ed big data
c
rossover operator
c
hi-square test
c
ondensed fuzzy nearest neighbor values
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究
被引量：
1
4
作者
张冰冰
于洋
刘砚菊
陈亮
机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2013年第5期22-25,29,共5页
文摘
针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜率的变化率对传统的模糊C-Means聚类算法进行动态加权,从而使模糊C-Means聚类算法的目标函数最优化,优化后的目标函数确定的聚类中心更加逼近目标的实际值,从而保证数据关联的准确度,并减少了计算时间,提高算法的效率。仿真实验表明,将文中基于目标航迹斜率变化率动态加权的模糊C-Means聚类算法应用于曲线运动目标的数据关联中,与传统的模糊C-Means聚类算法相比,可以提高数据关联准确度和效率。
关键词
航迹斜率变化率
模糊
c
-
means
聚类
算法
加权的
模糊
c
-
means
聚类
算法
曲线运动目标
均方根误差
Keywords
c
hange rate of the slope of the target tra
c
k
fuzzy
c
-
means
c
lustering algorithm
weighted fuzzy
c
-
means
c
lustering al-gorithm
c
urve moving target
root-mean square error
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测
胡彩平
秦小麟
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008
3
下载PDF
职称材料
2
模糊C-Means算法从实例库中挖掘模式识别知识
关惠玲
张优云
韩捷
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2003
0
原文传递
3
基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类研究
卓柳俊
曾心怡
《信息技术》
2024
0
下载PDF
职称材料
4
雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究
张冰冰
于洋
刘砚菊
陈亮
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
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