改进的二分K均值聚类算法 被引量：25

1

作者 刘广聪 黄婷婷 陈海南 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第2期261-263,277,共4页

K均值算法是一种常用的基于原型的聚类算法。但该算法要求用户随机选择初始质心,使得K均值算法受初始化影响较大。二分K均值算法虽然改善了这个问题,但仍然要求用户指定聚类个数,影响了聚类效果。用层次聚类对二分法进行改进,解决了二分... K均值算法是一种常用的基于原型的聚类算法。但该算法要求用户随机选择初始质心,使得K均值算法受初始化影响较大。二分K均值算法虽然改善了这个问题,但仍然要求用户指定聚类个数,影响了聚类效果。用层次聚类对二分法进行改进,解决了二分K均值算法受用户指定的聚类个数的影响的问题。并结合Chameleon算法,合并划分过细簇,优化聚类结果。仿真实验证明改进的聚类算法的抱团性和分离性优于二分K均值聚类算法。 展开更多

关键词 K均值聚类 二分K均值聚类 chameleon算法 层次聚类

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一种面向态势估计中分群问题的聚类方法 被引量：18

2

作者 黄雷 郭雷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第5期1109-1110,1129,共3页

对目标分群技术问题进行了描述,分群或聚类问题是态势估计需要实现的一个重要功能,主要根据底层融合的结果应用聚类分析法实现战场目标分群。目标分群的结果有助于确定态势元素之间的相互关系,从而解释问题领域的各种行为,辅助指挥决策... 对目标分群技术问题进行了描述,分群或聚类问题是态势估计需要实现的一个重要功能,主要根据底层融合的结果应用聚类分析法实现战场目标分群。目标分群的结果有助于确定态势元素之间的相互关系,从而解释问题领域的各种行为,辅助指挥决策。提出使用Chameleon算法对战场目标或群进行划分,根据相对互连性RI和相对近似性RC所表征的相似度把它们形成更高层次的群。 展开更多

关键词 数据融合 态势估计 分群 chameleon算法

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一种改进的Chameleon算法 被引量：13

3

作者 龙真真 张策 +1 位作者 刘飞裔 张正文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第20期189-191,共3页

利用Chameleon算法进行K值选择、相似度函数阈值选择时需要人为给出一些参数,在没有先验知识的情况下,人为确定此类参数难度较大。针对该问题介绍模块度概念,根据结构等价相似度和模块度概念提出一种聚类算法——M-Chameleon。实验结果... 利用Chameleon算法进行K值选择、相似度函数阈值选择时需要人为给出一些参数,在没有先验知识的情况下,人为确定此类参数难度较大。针对该问题介绍模块度概念,根据结构等价相似度和模块度概念提出一种聚类算法——M-Chameleon。实验结果证明,M-Chameleon可以客观地反映实际聚类情况。 展开更多

关键词 聚类算法 chameleon算法 结构等价相似度 模块度

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基于Chameleon算法的用户聚类的设计与实现 被引量：7

4

作者 陈小松 崔志明 《微机发展》 2005年第4期48-50,共3页

用户聚类是Web挖掘的重要部分,而Chameleon算法是一种通用的聚类算法。文中把Chameleon算法应用于Web挖掘,设计了Web用户的聚类,采用J2EE体系架构实现了这一算法,并在此基础上做了改进,实验结果表明,该算法取得了良好的效果。

关键词 用户聚类 WEB挖掘 chameleon算法

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基于聚类的海战场目标分群方法 被引量：7

5

作者 李启元 杨亚桥 杨露菁 《微计算机信息》 北大核心 2008年第15期42-43,123,共3页

目标分群是态势估计需要解决的一个重要问题。目标分群的结果有助于确定态势元素间的关系,从而为作战决策提供依据。提出了一种海战场环境下目标分群的方法。该方法在考虑目标各运动要素的基础上,对其进行最优权值分配,然后利用Chameleo... 目标分群是态势估计需要解决的一个重要问题。目标分群的结果有助于确定态势元素间的关系,从而为作战决策提供依据。提出了一种海战场环境下目标分群的方法。该方法在考虑目标各运动要素的基础上,对其进行最优权值分配,然后利用Chameleon算法对综合指标值进行聚类。 展开更多

关键词 海战场 分群 chameleon算法

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一种基于局部特征的层次聚类算法 被引量：6

6

作者 王鹏宇 王国宇 +3 位作者 贾贞 曹晓晓 王泉斌 苏天赟 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第S02期176-184,共9页

聚类算法在数据挖掘中起到十分重要的作用,其中CHAMELEON算法因具有发现任意形状簇类的能力,成为一种常用算法。本文针对CHAMELEON算法在簇类内部密度存在变化时聚类效果不佳等问题,采用自适应生成近邻图、基于局部特征分割近邻图、聚... 聚类算法在数据挖掘中起到十分重要的作用,其中CHAMELEON算法因具有发现任意形状簇类的能力,成为一种常用算法。本文针对CHAMELEON算法在簇类内部密度存在变化时聚类效果不佳等问题,采用自适应生成近邻图、基于局部特征分割近邻图、聚合子簇等方法,提出了一种基于局部特征与网格结构的层次聚类算法,并使用二维数据集,与不同的聚类算法进行了测试和对比分析。实验结果表明,本文算法在数据分布复杂的情况下,能够得到较理想的聚类效果。 展开更多

关键词 层次聚类 chameleon算法 局部特征 网格结构 自适应近邻图

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一种多作战编队下的目标编群算法 被引量：5

7

作者 袁德平 郑娟毅 +1 位作者 史浩山 刘宁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期235-238,244,共5页

在敌多目标对我多目标群进攻的态势下,提出了一种对敌目标分群的算法。该算法首先根据敌目标的几何态势要素,采用约束条件下的chameleon算法实现敌目标的空间聚类;再根据敌空间群的几何要素,推算出敌空间群对我空间群的进攻要素优势函数... 在敌多目标对我多目标群进攻的态势下,提出了一种对敌目标分群的算法。该算法首先根据敌目标的几何态势要素,采用约束条件下的chameleon算法实现敌目标的空间聚类;再根据敌空间群的几何要素,推算出敌空间群对我空间群的进攻要素优势函数,并形成空间群进攻要素矩阵;最后通过对进攻要素的主、客观权重的推导,计算出综合权重和敌我双方空间群的进攻矩阵,进而划分出敌相互关系群。通过场景的设定与算法的仿真验证,证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 目标分群 chameleon算法 进攻优势函数 综合权重

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基于主题概念聚类的中文文本聚类 被引量：2

8

作者 杨彩莲 谢福鼎 《现代电子技术》 2007年第22期161-163,共3页

文本聚类技术在文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。目前,文本聚类方法大多数采用基于关键词集的经典向量模型来表征文本,这种方式忽略了词与词之间的语义关系,存在词频维数过高,聚类算法计算复杂度高等问题。为了解决这些问题... 文本聚类技术在文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。目前,文本聚类方法大多数采用基于关键词集的经典向量模型来表征文本,这种方式忽略了词与词之间的语义关系,存在词频维数过高,聚类算法计算复杂度高等问题。为了解决这些问题,提出一种基于主题概念聚类的中文文本聚类方法,该方法利用HowNet提取文本的主题概念,然后使用Chameleon算法将主题概念聚类,再依据主题概念的聚类结果完成对文本的聚类。该方法用概念代替单个词条表示文本,减少文本特征之间的依赖关系,有效地降低了文本聚类的时间复杂度。 展开更多

关键词 中文文本聚类 HOWNET 主题概念 chameleon算法

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城市战场目标分群的组合聚类方法 被引量：5

9

作者 张松良 王付明 +1 位作者 鲁柯 谢永生 《指挥控制与仿真》 2009年第5期37-41,共5页

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法。根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中... 为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法。根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护。通过算例验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 灰数 灰色关联度 chameleon算法 目标分群 组合聚类

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聚类分析中Chameleon算法的分析与实现

10

作者 喻云峰 聂承启 《计算机与现代化》 2006年第9期1-2,5,共3页

首先详细讨论了Chameleon算法,包括:Chameleon算法的基本思想、Gk图、图的划分、近似度的计算、层次合并等,然后给出了一个实现Chameleon算法的部分代码。

关键词 chameleon算法 Gk图 图的划分 相对五连性 相对近似度

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基于动态ε的社会网络差分隐私保护 被引量：3

11

作者 刘振鹏 王烁 +1 位作者 张彬 孙静薇 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第4期56-62,共7页

针对权重社会网络发布算法中使用全局统一的ε值而导致隐私保护不均衡的问题,提出一种动态ε社会网络差分隐私保护方法.使用马尔可夫聚类(Markov cluster algorithm,MCL)和Chameleon混合聚类把社会网络图划分成若干个簇,根据每个簇中边... 针对权重社会网络发布算法中使用全局统一的ε值而导致隐私保护不均衡的问题,提出一种动态ε社会网络差分隐私保护方法.使用马尔可夫聚类(Markov cluster algorithm,MCL)和Chameleon混合聚类把社会网络图划分成若干个簇,根据每个簇中边的权重信息使用ε函数f(x)来确定簇的ε值,对带有大权重边的簇添加较多的服从拉普拉斯分布的噪声,该方法满足ε-差分隐私模型.实验表明,动态ε使每个簇能添加合适的噪声,比全局统一设定ε值有更好的数据效用性.该方法有效解决了权重社会网络中的隐私保护不均衡问题. 展开更多

关键词 动态ε 差分隐私 社会网络 MCL聚类 chameleon算法

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基于Chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

12

作者 张友 赵凤霞 《大连民族学院学报》 CAS 2010年第1期61-64,共4页

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k-means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,... 在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k-means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。 展开更多

关键词 聚类算法 chameleon算法 谱平分法 k—mean算法 EM算法 不为凸的样本空间

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一种基于聚类的异常流量检测算法 被引量：2

13

作者 戚玉娥 刘方爱 《微计算机信息》 2010年第9期133-135,共3页

通过分析常见异常流量的内在特征,在Chameleon算法的基础上,设计了一种基于聚类的异常流量检测算法。通过对DARPA1998数据集的实验结果表明,该算法能够在没有先验知识的前提下,对影响正常网络性能的异常流量有较高的检测准确率。

关键词 异常检测 chameleon算法 异常流量 聚类

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基于关键名词短语聚类的中文搜索结果聚类 被引量：1

14

作者 麻雪云 肖诗斌 +1 位作者 王弘蔚 施水才 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第31期118-121,共4页

目前,搜索结果聚类方法大多数采用基于文档的方法,不能生成有意义的聚类标签。为了解决这个问题,提出一种基于关键名词短语聚类的中文搜索结果聚类方法,该方法将名词短语、相关搜索词作为候选聚类标签,利用C-Value算法、IDF值筛选标签,... 目前,搜索结果聚类方法大多数采用基于文档的方法,不能生成有意义的聚类标签。为了解决这个问题,提出一种基于关键名词短语聚类的中文搜索结果聚类方法,该方法将名词短语、相关搜索词作为候选聚类标签,利用C-Value算法、IDF值筛选标签,然后使用Chameleon算法将标签聚类,最后将搜索结果划分到最相关的聚类簇。实验证明,该方法把关键名词短语和相关搜索词作为聚类标签,有效地提高了标签的描述性,降低了聚类算法的时间复杂度。 展开更多

关键词 搜索结果聚类 关键名词短语抽取 C-Value算法 chameleon算法

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基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案 被引量：1

15

作者 杜瑞忠 李明月 田俊峰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期555-565,共11页

为了提高密文检索的效率和精度,提出基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案.首先利用改进的Chameleon算法对文件向量聚类,聚类过程中通过记录关键字位置对文件向量进行降维处理.其次,提出适合聚类索引的检索算法,使得在查询过程中可... 为了提高密文检索的效率和精度,提出基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案.首先利用改进的Chameleon算法对文件向量聚类,聚类过程中通过记录关键字位置对文件向量进行降维处理.其次,提出适合聚类索引的检索算法,使得在查询过程中可以排除大量与查询向量无关的文件向量,减少了不必要的计算消耗.再次,在聚类过程中引入杰卡德相似系数来计算文件向量之间的相似度以及设定合适的阈值提高聚类质量.在真实数据集上进行了实验,理论分析和实验结果表明:在保障数据隐私安全的前提下,该方案较传统的密文检索方案有效地提高了密文检索的效率与精度. 展开更多

关键词 云安全 密文检索 排序检索 聚类索引 chameleon算法

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一种改进的Chameleon聚类算法

16

作者 曹长虎 李亚非 《科学技术与工程》 2010年第33期8160-8163,共4页

在聚类分析技术中Chameleon算法在发现高质量任意形状簇方面具有优势;但是该算法需要用户人为给出K-最近邻的K值以及停止合并子簇的位置等参数,在没有先验知识的情况下确定这些参数难度较大。此外,Chameleon算法的第一步中需要用到图划... 在聚类分析技术中Chameleon算法在发现高质量任意形状簇方面具有优势;但是该算法需要用户人为给出K-最近邻的K值以及停止合并子簇的位置等参数,在没有先验知识的情况下确定这些参数难度较大。此外,Chameleon算法的第一步中需要用到图划分技术,这是一个NP-难问题,因此大大增加了算法的复杂度。引入了模块度的概念,提出了一种改进的Chameleon层次聚类算法(I-Chameleon算法)很好地解决了以上诸多问题,能够自动地发现任意形状簇。 展开更多

关键词 聚类 chameleon算法 模块度 任意形状簇 数据挖掘

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一种基于动态近邻选择模型的Chameleon算法 被引量：1

17

作者 赵学锋 杨海斌 王秀花 《西北师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第6期42-45,共4页

在分析Chameleon聚类算法的基础上,提出了一种基于动态近邻选择模型的Chameleon算法(DNMC).新的算法考虑了回溯机制,有利于合并之后的分解.在标准数据集Wine和Iris上的实验表明,DNMC算法的fa指标优于M-Chameleon算法.通过计算各个属性... 在分析Chameleon聚类算法的基础上,提出了一种基于动态近邻选择模型的Chameleon算法(DNMC).新的算法考虑了回溯机制,有利于合并之后的分解.在标准数据集Wine和Iris上的实验表明,DNMC算法的fa指标优于M-Chameleon算法.通过计算各个属性的差异度,显示出一些属性的存在对于聚类结果影响很小,删除这些属性列可以降低时间复杂度. 展开更多

关键词 层次聚类 chameleon算法 结构等价相似度 模块度

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一种基于改进型Chameleon算法的宿舍分配方法

18

作者 顾唐杰 秦波 蒋小菲 《智能计算机与应用》 2022年第5期23-30,36,共9页

本文基于Chameleon算法对高维度R型问题进行聚类分析,提出加权共享-变色龙算法(KSNN-Chameleon)用于改进学生宿舍分配问题。KSNN-Chameleon算法首先将学生的宿舍集通过K近邻算法稀疏化,然后采用近邻加权方式处理已稀疏化的数据集得到加... 本文基于Chameleon算法对高维度R型问题进行聚类分析,提出加权共享-变色龙算法(KSNN-Chameleon)用于改进学生宿舍分配问题。KSNN-Chameleon算法首先将学生的宿舍集通过K近邻算法稀疏化,然后采用近邻加权方式处理已稀疏化的数据集得到加权近邻图;接着对加权近邻图通过洪水覆盖法(flood-fill)和点间共享近邻相似度(SNN)进行图划分;最后KSNN-Chameleon算法采用第一截断法来快速确认数据集的分簇是否符合要求,反复划分与合并获得最终的聚类结果。实验结果证明,KSNN-Chameleon算法不仅在面对R型高维度聚类问题时仍能保证较好的稳定性与精度,且与传统Chameleon算法相比,KSNN-Chameleon的聚类精度提升了20.88%,聚类时间提升了2.73%。 展开更多

关键词 chameleon算法 高维R型聚类分析 共享最近邻 宿舍分配

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基于CHAMELEON算法构建自适应网站研究 被引量：1

19

作者 骆正山 毋建宏 王小完 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第3期259-261,265,共4页

本文把CH A M ELEON算法应用于自适应网站的设计中,通过对算法的分析具体给出了算法在聚类过程中的实现细节,并按数据挖掘的过程对自适应W eb站点设计中的关键问题进行了研究。经试验验证,效果明显优于其它算法。

关键词 chameleon算法 自适应网站 聚类 索引页面

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基于DPC算法与模块密度的改进Chameleon算法

20

作者 宫峰勋 邢晨 马艳秋 《中国民航大学学报》 CAS 2017年第6期16-21,共6页

本研究基于Chameleon算法结合DPC算法和模块密度函数,提出一种基于密度的层次聚类算法。在Chameleon算法第一阶段,引入DPC算法进行数据处理,在第二阶段,利用近似度函数进行子簇合并时,引入表征簇内数据点相似程度的函数——模块密度,当... 本研究基于Chameleon算法结合DPC算法和模块密度函数,提出一种基于密度的层次聚类算法。在Chameleon算法第一阶段,引入DPC算法进行数据处理,在第二阶段,利用近似度函数进行子簇合并时,引入表征簇内数据点相似程度的函数——模块密度,当模块密度值最大时获得最终聚类结果。本算法利用上述方法建立动态模型,可自动确定终止条件,并且可以识别任意形状簇,克服了传统Chameleon算法无法找到聚类终点和对于初始参数设置敏感的问题。 展开更多

关键词 chameleon算法 DPC算法 模块密度 稳健性

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