搜索到22234篇“ K-均值聚类“的相关文章
- 融合混沌灰狼优化算法的K-均值聚类算法
- 2024年
- 针对K-均值聚类(K-means)算法对初始聚类中心位置敏感、容易陷入局部最优的缺点,提出一种融合混沌灰狼优化算法的K-means算法。算法利用混沌系统的随机性和遍历性产生分布较均匀的Tent混沌序列来初始化灰狼种群,获得分布较均匀且多样性较高的初始解,提高了算法的全局搜索能力;在搜索全局最优聚类中心的过程中引入基于精英个体的变异操作,维持种群的多样性,提高了算法的的局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。实验结果表明,与基本K-means、基于粒子群算法(PSO)改进的K-means、传统灰狼优化算法(GWO)改进的K-means相比,以上算法具有更优的聚类效果,更强的寻优能力。
- 李金李素王祖荣姜缘平
- 关键词：混沌序列全局最优
- 基于k-均值聚类算法的高层建筑表面风压分区研究
- 2024年
- 为分析高层建筑表面的风压特征和关键区域,以高宽比为4∶1的高层建筑风洞试验模型为对象,采用k-均值聚类算法,对0°风向角下模型各个面的风压测压管时程数据进行分析,研究结果表明:建筑左、右侧面以强烈的负压为主导,且角点附近存在负压极值;k-均值聚类算法可以有效地识别不同表面风压场的特征,风压的聚类结果与平均风压系数的分布较为吻合,且能得到代表性的风压测压管。
- 王健陈统岳朱杰
- 关键词：高层建筑K-均值聚类风压分布风洞试验
- 一种基于K-均值聚类算法的电价分档预测方法及系统
- 一种基于K‑均值聚类算法的电价分档预测方法及系统，包括：基于获取的数据进行归一化处理，得到归一化后的数据；基于所述归一化的数据结合预先构建的电价预测模型进行计算，得到预测的调峰电价；基于所述预测的调峰电价结合预先构建的电...
- 王文杨烨屈宪军徐科秦俭李培军张晓晴颜必行吴春燕
- 混合K-均值聚类算法和遗传算法的机械加工路径规划方法
- 本发明涉及机械加工技术领域，更具体地涉及混合K‑均值聚类算法和遗传算法的机械加工路径规划方法。通过先获取预设的第一数据集，进而，对第一数据集进行模型转换，得到第二数据集，进而，基于划分式聚类算法对第二数据集进行聚类，得到...
- 王怀智王靖东
- 岩石破坏前兆的k-均值聚类识别方法
- 2024年
- 为研究岩石在外力扰动下发生突发性破坏时,与岩石破坏前兆密切相关的声发射信号,基于k-均值聚类方法的特征,开展了红砂岩单轴压缩声发射试验,以声发射信号的能量、幅度、上升时间、持续时间和振铃计数5个参数作为特征向量,进行k-均值聚类分析,获得了3种不同类型的声发射信号,并开展了时序演化分析。结果表明,第一类和第二类声发射信号自弹性阶段开始便持续密集出现,直至试验结束,无明显演化异常的阶段性变化;第三类信号在弹性变形阶段零星出现,在变形局部化阶段突变为持续密集出现,有明显的演化异常,与岩石的破坏机理相符,且异常时间点与散斑云图突变时间点相同,该类信号还具有能量占比大、信号数量占比小的特征,能够反映岩石破坏前兆信息,适用于岩石破坏预警。
- 李国墙张军徽杨金诺宋义敏
- 关键词：聚类分析K-均值聚类声发射
- 数据降维与K-均值聚类的质量评估
- 2024年
- 聚类分析在大数据时代应用广泛,但缺乏直观评价聚类质量的有效方法。为此,提出一种具有数据降维和搜寻数据固有聚类数量的处理模式。在数据散射矩阵基础上构造一个增广矩阵,利用线性辨别分析将高维数据变换到最具辨别性的低维特征子空间以实现数据降维。为解决分区聚类算法的随机初始化问题,提出最小-最大规则,避免出现空聚类并确保数据的可分性。对于聚类的结果,计算每个聚类的轮廓系数,通过比较轮廓的尺寸以评价不同聚类数量情况下的聚类质量。对K-均值算法的仿真结果说明,这种处理模式不仅能够可视化确定未知数据所固有的聚类数量,而且能为高维数据提供有效的分析方法。
- 何帆何选森刘润宗樊跃平熊茂华
- 关键词：聚类质量散射矩阵线性辨别分析
- 一种基于K-均值聚类的TDMA突发长度估计方法
- 本发明公开了一种基于K‑均值聚类的TDMA突发长度估计方法，涉及卫星通信信号处理技术领域，包括对TDMA数据进行突发检测，根据突发独特字检测突发起点，通过信号能量变化检测突发结尾，输出每个突发的突发长度；把各个突发长度送...
- 杜健姚慰龚珊张海黄增泽张占来
- 一种基于K-均值聚类的软件测试目标路径选择方法
- 本发明涉及一种基于K‑均值聚类的软件测试目标路径选择方法。该方法给定待测程序，利用Z覆盖方法将程序中的循环结构转化为选择结构，基于赫夫曼编码对程序路径进行编码；从路径编码集合中随机选择路径作为聚类中心，计算剩余路径与聚类...
- 张岩乔力王兴亚佟林蔡静颖夏春艳陈振宇
- 基于改进K-均值聚类算法的汽车用户行为分析方法研究
- 2023年
- 汽车用户的驾驶行为和操作习惯等决定着驾驶是否存在风险,对于道路交通安全具有重要的意义,针对这种情况,提出一种用于预测汽车用户驾驶行为风险等级的模型。该模型为了提高模型的分类效率,在自组织映射神经网络算法中采用遗忘第二名的策略,然后结合自组织映射神经网络改进K-均值聚类分析方法,实现对于车辆驾驶人员的风险行为等级进行划分,通过聚类分析得到风险标签后,利用XGBoost算法实现对于用户风险行为的辨识。实验结果表明,改进算法的聚类精确度和运行效率都得到了提高,预测准确率为98%,召回率为98%,F1值98%,kappa系数高达0.97,远远超过其他集成辨识模型,表明本文模型在汽车用户行为的分辨准确率上得到有效提高。
- 王健毋丽丽裴春琴郝耀军刘文远
- 关键词：汽车用户驾驶行为K-均值聚类算法
- 基于PCA与K-均值聚类的学习者特征识别研究
- 2023年
- 学习者特征识别是在线教育决策的重要支撑。深入分析了学习者特征分析的内涵、阶段划分和主要作用,构建了由人口学特征、支持性特征、动力特征、信息能力特征和策略性特征构成的在线教育学习者特征五元模型,设计了基于PCA和K-均值聚类的学习者特征数据分析思路与方法,并进行了实例分析,能够为学习者特征及差异识别分析提供方法支撑。
- 李铮铮贾金娜刘蓓蕾马静
- 关键词：主成分分析K-均值聚类特征数据数据分析
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- 李玉鑑
- 作品数：150被引量：270H指数：10
- 供职机构：北京工业大学
- 研究主题：眉毛 眉毛识别 卷积神经网络 图像 图像分割
- 杨春梅
- 作品数：33被引量：205H指数：10
- 供职机构：天津大学精密仪器与光电子工程学院
- 研究主题：脑电 基因表达 聚类分析 EEG 数据预处理
- 黄春燕
- 作品数：10被引量：29H指数：2
- 供职机构：贵州财经大学
- 研究主题：信用风险评价 信用风险 K-均值聚类 指标体系 谱聚类
- 张目
- 作品数：127被引量：344H指数：11
- 供职机构：贵州财经大学
- 研究主题：信用风险 战略性新兴产业 信用评价 自主创新能力 高技术产业
- 王英伟
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