k-均值相关论文
图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。针对聚类分割对初始聚类中心有较大依赖的局限性，该文提出了一种基于改进粒子群优化算......
目前伴随着我国市场经济体制的加速以及完善,药品制造企业的经营模式,业务增长,长期转型等问题更是受到外部环境影响,需要接受多重......
随着信息技术的发展,各种电子设备所产生的海量数据中蕴含着巨大的价值信息,例如医疗机构的患者诊断信息,银行机构的客户信息等。......
近年来对高光谱与多光谱进行分类识别的研究方法很多,K-均值聚类算法与光谱相似度计算算法都属于成熟的分类算法.K-均值算法的基本......
多变量统计方法是分析地球化学数据的有效方法,能够将大规模原始数据群体中隐藏的重要信息提炼出来.本文应用K-均值聚类分析、主成......
本文从电信客户聚类的角度,运用灰色关联聚类方法进行客户聚类指标简化,克服传统指标简化过程中存在的主观因素过多的不足;并运用K......
对于稀疏信源的欠定盲分离问题,混合矩阵的估计是至关重要的。为了提高估计性能,提出一种组合的聚类分析算法。首先,利用短时傅里......
针对高光谱遥感影像在传输及分发过程中影像内容完整性难以得到保障的问题,提出一种顾及光谱信息的高光谱影像内容完整性认证算法......
该论文主要研究了复杂背景图像中的字符定位及其相应的二值化处理方法,并将该方法应用于医学、媒体广告和视频等图像的实验中,实验......
生物特征识别技术因为具有安全性、稳定性和便捷性等特点,被广泛地应用于身份鉴别领域。常用于识别的生物特征包括指纹、人脸、声......
随着现代生物技术的不断发展特别是基因组计划的实施,人们不断获取大量的基因序列数据,准确、高效的对基因序列数据进行分析并挖掘......
随着互联网中图像数据的不断增长,用户从海量数据中获取有用信息的难度越来越大,图像检索作为一种帮助用户进行有效获取信息的工具......
序列模式挖掘是从大型时序数据库中发现事件之间存在的隐藏的、有趣的序列关系，挖掘出基于时间或者其它顺序的出现频率高的频繁序列......
温室大棚作为现代化农业的应用之一,其环境监测普遍采用的是有线通信方式,有线通信方式中的信号传输虽然相对比较稳定,但复杂的布......
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)是一种模拟蜜蜂群体合作觅食行为的群体智能优化算法,由土耳其学者Karaboga于......
随着社会的发展,全球能源的需求持续增长。分布极其不均衡的石油作为不可再生资源,在需求持续增长的社会环境下,供应增长速度却相......
目前伴随着我国市场经济体制的加速以及完善,药品制造企业的经营模式,业务增长,长期转型等问题更是受到外部环境影响,需要接受多重......
随着深度学习技术的发展,基于深度学习的目标检测取得了显著进步,然而小目标成像面积小、背景复杂,难以提取高质量的特征,使得小目......
语音信息隐藏技术是将秘密信息嵌入至可以对外公开的实时通信语音流中,从而实现保密通信的目的。在基于语音流载体编码过程的信息......
传统的k-均值聚类算法是从要聚类的样本中任意挑选指定个样本作为初始点开始聚类,初始点选取不同,聚类算法每次执行的结果可能不一......
在当今社会中,随着各种各样信用经济形式的诞生,银行、信贷机构等都收集了大量的个人信用数据,为了利用这些历史数据来构建信用评......
物联网时代移动通信设备的爆炸式增长,带来了Wi-Fi频谱资源紧缺的问题。近年来可见光通信技术的兴起,为缓解频谱紧缺问题开辟了一......
k-均值问题是理论计算机科学和组合优化领域的经典问题之一.相应的Lloyd算法是数据挖掘的十大经典算法之一,在各种领域被广泛研究......
针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多......
传统的K-均值聚类算法只能通过人工参数设定K值和初始簇中心点,而人工方式选择的K值和初始簇中心点往往有较大偏差,直接导致错误的......
提出一种基于密度分布的特征评估算法,同时引入模式识别模型来评估该方法的效率。首先,从肺部肿瘤图像中随机提取像素块集,通过K-......
K-均值算法是文档聚类中常用的一种划分方法.近年来,为提高聚类质量,出现了不少优化初始中心的改进算法.该文在基于密度选择中心点......
SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原......
期刊
异常行为检测是基于视频的行为分析和理解的第一步也是至关重要的一步。随着场景中目标数量的增加,因遮挡重叠等容易造成运动目标......
目前数据挖掘技术已经成为信息决策和数据库领域最具有代表性的研究方向之一。聚类分析是一种典型的无监督分类方法，同时也是数据挖......
随着网络技术和数字图书馆的迅猛发展,文本分类已成为处理和组织大量文档数据的关键技术。文本分类方法主要包括两大类:非监督的自......
从大量数据中挖掘出有用的信息正成为一个迫切需要解决的问题，正是这种需求推动了数据挖掘技术的发展。数据挖掘经常要面对一些有噪......
传统的K-均值算法聚类虽然速度快,在文本聚类中易于实现,但其同量地依赖于所有变量,聚类效果往往不尽如人意.为了克服这一缺点,提......
针对k-均值算法对初始点敏感、易陷入局部最优的问题,提出一种基于词性和中心点改进的文本聚类方法(STICS).通过改进文本的语义型......
给出了一种基于遗传算法的聚类分析方法。对遗传算法的构成要素及用其解决问题的一般步骤给出了阐述。用VC++6.0编写的该算法的程......
在解决复杂函数优化问题时,免疫粒子群优化算法在疫苗提取操作中,通常把最佳粒子作为有效特征信息,没有从根本上解决"趋同性"问题,......
近年来隐私保护下的数据挖掘发展迅速,但应用广泛的数据可视化中的隐私保护问题则成果鲜见,差分隐私保护是一种新兴的具有广阔发展......
尽管近年来针对文本聚类问题进行了大量研究,其仍然是数据挖掘领域的一个富有挑战性的问题,特别在弱相关特征乃至噪声特征的处理上......
不同类型的地物具有不同的反射光谱, 在多维光谱空间中构成不同的特征向量, 这便是我们利用多光谱图像区分地物的物理依据。多光谱......
随着计算机网络应用的普及和网络活动的日益频繁,计算机的安全问题日益突出。入侵检测系统是信息安全技术中的重要组成部分。然而,......
针对行人检测中正负样本不平衡问题,使用构建了FPN(Feature Pyramid Networks)的Faster R-CNN进行检测,并在训练Faster R-CNN的RPN......
点概率方法解决了K-均值聚类算法对初始值的敏感问题,实现简单、收敛快,但易陷入局部最优解;量子遗传算法具有较强的全局搜索能力,......
