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GDLOF:基于网格和稠密单元的快速局部离群点探测算法 被引量:6
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作者 张净 孙志挥 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期863-866,共4页
为了适应高维大规模数据集的稀疏性,解决现有离群点探测算法在运用于高维大规模数据集时计算量以及时间效率均无法令人满意的现状,区别于以往文献中以点的数量作为判断稠密的阈值,在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上,以通过数据... 为了适应高维大规模数据集的稀疏性,解决现有离群点探测算法在运用于高维大规模数据集时计算量以及时间效率均无法令人满意的现状,区别于以往文献中以点的数量作为判断稠密的阈值,在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上,以通过数据集中每一点周围的邻近点的状况作为判别依据,提出了稠密单元和稠密区域的概念以及基于网格和稠密单元的快速局部离群点探测算法.通过证明稠密单元和稠密区域中的点不可能成为离群点,使得算法减少了LOF值的计算量并显著提高效率.实验表明,该算法对于高维大规模数据集具有良好的适用性和有效性. 展开更多
关键词 数据挖掘 离群点 稠密单元 稠密区域
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基于稠密区域的K-medoids聚类算法 被引量:6
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作者 赵湘民 陈曦 潘楚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第16期85-89,99,共6页
针对传统K-medoids聚类算法对初始中心点敏感,以及迭代次数较高等缺点,提出一种可行的初始化方法和中心点搜索更新策略。新算法首先利用密度可达思想为数据集中每个对象建立一个稠密区域,遴选出K个密度大且距离较远的稠密区域,把对应的... 针对传统K-medoids聚类算法对初始中心点敏感,以及迭代次数较高等缺点,提出一种可行的初始化方法和中心点搜索更新策略。新算法首先利用密度可达思想为数据集中每个对象建立一个稠密区域,遴选出K个密度大且距离较远的稠密区域,把对应的稠密区域的核心对象作为聚类算法的K个初始中心点;其次,把K个中心点搜索更新范围锁定在所选的K个有效稠密区域里。新算法在Iris、Wine、PId标准数据集中测试,获取了理想中心点和稠密区域,并且在较少的迭代次数内收敛到最优解或近似最优解。 展开更多
关键词 K-medoids聚类算法 稠密区域 初始中心点 中心点搜索更新
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WSN中基于多波束转换天线的网络拓扑控制算法
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作者 朱增玺 魏振春 +2 位作者 韩江洪 卫星 赵意 《计算机系统应用》 2014年第10期183-187,共5页
针对WSN中节点分布不均问题,提出采用区域划分策略基于多波束转换天线的网络拓扑控制算法SRADTC.算法通过关键邻居节点数将网络划分为若干个相互重叠的稀疏区域和稠密区域,稀疏区域按最小生成树算法进行拓扑控制,稠密区域按K邻居拓扑控... 针对WSN中节点分布不均问题,提出采用区域划分策略基于多波束转换天线的网络拓扑控制算法SRADTC.算法通过关键邻居节点数将网络划分为若干个相互重叠的稀疏区域和稠密区域,稀疏区域按最小生成树算法进行拓扑控制,稠密区域按K邻居拓扑控制算法进行拓扑控制.用有边界的Pareto分布建模节点分布,仿真表明:SRADTC算法在保证网络连通性的同时,相比传统拓扑控制算法提高了网络的性能. 展开更多
关键词 多波束转换天线 区域划分 功率控制 稀疏区域 稠密区域 无线传感器网络
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