【摘 要】
：
密度峰值聚类(DPC)是一种基于局部密度的聚类方法,在DPC中影响算法的效果的两个基本因素是局部密度定义和类中心选择。针对经典DPC在定义局部密度时没有考虑到邻域内样本点的
【基金项目】
：
国家自然科学基金(6186603)
论文部分内容阅读
密度峰值聚类(DPC)是一种基于局部密度的聚类方法,在DPC中影响算法的效果的两个基本因素是局部密度定义和类中心选择。针对经典DPC在定义局部密度时没有考虑到邻域内样本点的分布情况,以及无法自动选择类中心等问题,提出一种基于分布的局部密度定义和基于最大类间差法的自动类中心选择策略。计算每个样本点截断距离圆圈内的数据点个数,同时考虑数据点的分布情况。当圈内具有相同的点个数时,如果圆圈内的数据点分布越均匀,该点的局部密度就越大,密度峰值的可能性越高。通过最大类间差法(Otsu)自动选择阈值找出类中心。实验结果
其他文献
获取学习状态数据是实现智能教育的前提,生理参数是反映学生学习状态的重要信息。而目前在智能教育领域生理参数检测方法比较单一,仍然以接触式为主,存在一定局限性。而非接触式生理参数检测方法更有利于智能教育的广泛推广。分析了基于视频的非接触式生理参数检测方法。介绍了成像式光电容积描记技术的原理,对其发展及现状进行了归纳分析,总结了近些年生理参数检测在教育领域的相关应用。对基于视频的非接触式生理参数检测在教
目标检测是计算机视觉领域最基本的问题之一,已经被广泛地探讨和研究。虽然近年来基于深度卷积神经网络的目标检测方法使得检测精度有了很大提升,但是在实际应用中仍然存在较多挑战。综述了目标检测领域的最新研究趋势,针对不同的目标检测挑战和难题:目标尺度变化范围大、实时检测问题、弱监督检测问题和样本不均衡问题,从四个方面综述了最近的目标检测研究方法,分析了不同算法之间的关系,阐述了新的改进方法、检测过程和实现
目的探讨应用高蛋白全营养粉营养支持在胃、食管肿物内镜下黏膜剥离术术后患者营养恢复中的作用。方法选取本院2018年6月—2019年3月收治的胃和食管黏膜下肿物行内镜下黏膜剥
目的探究强化健康认知护理对脑卒中患者康复效果的影响。方法选取本院2017年3月—2019年3月收治的58例脑卒中患者为研究对象。按照随机数字表法将其分为对照组和观察组,每组
培养学生的思维能力,特别是高阶思维的能力,是学生核心素养全面发展的体现。笔者以《分数除法》教学为例,谈谈对学生高阶思维培养的基本策略。
软件缺陷预测可帮助开发人员提前预测缺陷程序,合理分配有限的测试资源。软件缺陷预测的准确度不仅依赖于预测方法的选择,更依赖于软件的度量指标。因此,结合多元度量指标进
目的探讨应用循证护理措施预防重症急性胰腺炎(SAP)留置中心静脉导管患者感染的效果,为临床采取更为有效的护理方法提供参考依据。方法选取某三甲医院2017年3月—2019年3月收
教师要创造性地使用教材,用教材教,而非教教材。笔者以人教版四年级下册第三单元《乘法分配律》的教学为例,浅谈如何创造性地使用教材。一、置换情境,激发学习兴趣兴趣是最好
目的探究临床护理路径联合延续护理对腹腔镜胆囊切除术(LC)后腹泻的影响。方法选取本院肝胆胰外科2017年1月—2019年1月接受LC术后出现腹泻的98例患者为研究对象。按照随机数
针对股票价格预测问题,实现对非平稳、非线性股票价格序列的预测,提出一种结合深度学习和分解算法的股票价格预测模型。该模型引入自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN