k-均值算法相关论文
在大数据时代,广泛应用于各个领域的数据挖掘技术不断更迭,越来越多的企业致力于细分用户、深挖需求,力求最大化数据的商业价值。......
为了进一步提高网络安全趋势大数据的挖掘性能，提出一种基于Hadoop平台的网络安全趋势大数据深度挖掘方法。考虑网络安全趋势大数据......
经典算法对火灾烟气层高度判定存在无法划定烟气层纵向区间、计算步骤繁琐等问题，而K-均值算法具有自动进行类别划分的特征。以K-均......
以准确识别电力缴费过程中的敏感用户为目标,文章基于改进词向量模型设计了一种新的电力缴费用户画像方法.首先通过改进K-均值算法......
随着计算机技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，越来越多的数据被存储起来，如何在这些海量的数据中寻找真正所需要的知识显......
在网络普及化的今日,人们在使用网络时留下了大量有价值的信息可供分析。面对着日益庞大的信息库,如何从中找出有用而不易被发现的......
随着高科技的发展,智能监控系统的应用越来越广泛。运动物体视觉分析作为智能监控中的一项核心技术,它包括运动物体检测与提取、物......
多示例学习的主要目的是通过学习训练集中的概念,为一些不可预知的包获取正确的类别标签。目前大量学者对多示例学习的理论及应用......
随着计算机技术和Internet的飞速发展,网络信息安全问题逐渐成为维护国家安全和社会稳定的一个焦点。入侵检测系统(Intrusion Dete......
随着网络的不断发展,特别是移动互联网和物联网,网络已成为生活不可或缺的一部分。伴随网络发展而来的是,网络安全、服务质量和网......
随着计算机技术，网络技术以及通信技术的快速发展和不断的融合，产生了许多新的应用环境。当人类社会步入二十一世纪，信息爆炸已经成为......
社区发现，是指在社会网络中发现有用社区结构的过程。随着科技的发展，社会网络以多种形式影响着现实世界中各个领域的方方面面，如朋友......
随着网络技术不断提高，计算机网络被广泛应用到人类活动的各个领域，网络安全也越来越受到人们的关注。为了能够需要能及时的发现恶意......
伴随着互联网的飞速发展，互联网的信息愈来愈多，呈指数级别增长。如何在这些海量信息中发现有价值的知识信息，是每个电子商务商家面对......
当今的社会网络，己不再是狭义上社会学研究的内容，转而成为了集尖端的科研价值与巨大的商业潜质于一体的火热研究课题，吸引着愈来愈多......
图像聚类已成为图像识别的一种关键技术。而医学图像识别是医学图像分析和理解的重要内容,在医学临床诊断中具有重要作用。因而,研......
K-Means算法和L2-SVM算法分别是聚类和分类中研究较热的算法。传统K-Means算法以欧氏距离为度量准则,忽略了样本各属性在聚类过程......
随着教育信息化进程的快速推进,在线学习成为一种主要的学习方式。各种在线学习平台中的资源即网络学习资源数量迅猛增长,然而其质......
城市应急救援时间是关键.最佳救援路径能否成功决策直接影响救援时间.本文在分析影响城市应急救援的基本因素的基础上,选择理论成......
K-means算法是一种基于划分的聚类算法.它的执行时间主要依赖于k值和初始点的选取,但是在实际问题中缺少对K取值的先验信息和有效......
根据封丘县土壤发生学特点遴选质地、有机质、土壤颜色、pH值、电导率和土壤发生层厚度等作为土壤属性向量,运用K-均值算法模型,对......
聚类分析是一种无监督的学习方法，是数据挖掘领域进行数据处理的重要分析工具和方法。K-均值聚类算法是一种典型的基于划分的方法，该......
[目的]利用计算机数字图像分析提取馒头结构的气孔特征,以评价计算机视觉分析在馒头品质评价中的作用.[方法]试验1选用强筋品种Wea......
随着企业信息系统集成的应用,数据库中积累了大量分散但有效的数据。如何从大量数据中挖掘出有效的决策信息,从而带领企业快速发展......
针对基于混合模型的图像聚类质量易受混合模型参数初始值的影响,提出一种遗传K-均值初始化的t混合模型医学图像聚类方法。该方法构......
为了从不同类型的视频中有效地提取关键帧,提出基于群体智能与K-均值相结合的关键帧提取方法。该方法首先提取视频的颜色特征向量,......
针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法忽略了词之间的语义信息和各维度之间的关系,导致文本的相似度计算不够精确,提出......
提出一种选择最富信息数据并予以标记的基于主动学习策略的半监督聚类算法。首先,采用传统K-均值聚类算法对数据集进行粗聚类;其次......
文本挖掘之前首先要对文本集进行有效的特征选择。传统的特征选择算法在维数约减及文本表征方面效果有限,并且因需要用到文本的类......
传统的向量空间模型表示文本的缺点是向量维数高,向量空间模型中一个文本是一个大的稀疏矩阵,计算文本之间的距离或者相似度时,算......
为了解决公共自行车调度过程中调度路径过长的问题,文章提出了一种改进的K-means聚类算法。该算法通过数据分析估算出k个中心点作......
雷达辐射源信号分选是电子对抗领域一个关键技术，随着电子技术的发展，电磁环境日趋复杂，信号分选的难度越来越大，在这样的条件下，我们应......
针对条格组织的特点,运用K-均值算法对从织物图像中提取的纹理谱统计特征进行分类,提取出条格组织中不同织物组织结构块,从而将这......
在图像语义研究中,提取图像中的语义物体或区域是重要的。本文首先对图像预处理,通过颜色空间的转换,在空间对图像进行K-均值分类,......
针对全局K-均值算法时间复杂度大的问题,提出一种增量选择初始聚类中心的新方法。选择数据集中周围分布最密集的样本作为第一个初......
在各种聚类算法中，基于目标函数的K-均值聚类算法应用最为广泛，然而，K-均值算法对初始聚类中心特别敏感，聚类结果易收敛于局部最优。为......
本文提出一种基于图像灰度值的K-均值聚类算法,并利用这种算法对脑部核磁图像分割进行测试。K-均值聚类算法是一种自动数据分类的......
为了提高分类器的分类率，再一次把模糊的思想引入K-均值算法，构成双重模糊K-均值算法的分类器，所不同的是把模糊化思想引入到分类规则......
判断聚类结果中是否存在误分类的簇,即簇中包含的样本不属于同一类。若存在,则在已有聚类结果上使用加权方案,处罚误分类的簇,输出......
客户关系管理和数据挖掘都是近几年发展起来的新兴学科．对现代企业的发展有着举足轻重的作用。聚类是数据挖掘中的典型算法，其中的K-......
针对遥感图像的特点,本文提出了一种基于K-均值与改进的多相位水平集模型结合的新方法。相比于传统的水平集模型,改进模型在能量函......
首先利用K-均值聚类算法对图像进行分类，在考虑图像局部特性的情况下，利用像素点与邻域像素的关系嵌入水印，并且在图像的多个区域同时......
文中提出了一种新的基于数据局部和全局分布特性的K--Means初始化方法．算法通过对数据空间进行网格化后统计每个网格中数据点数目，选......
模拟退火算法具有良好的全局搜索能力,而蚁群算法具有良好的分布式并行性和正反馈能力.针对样本维数大、数目多时聚类效果不满意的......
提出了一种基于小生境技术的人脸分类算法,通过基于小生境技术的算法实现人脸图像的自动分类识别。实验数据分析表明,该方法能对人......
为了保证电动汽车安全可靠的运行,动力电池的健康状态(SOH)显得尤为重要。宽的电压平台和严重的两极分化不利于锂离子电池SOH的估......
数据采矿作为一种可靠技术被证明了分析道路事故并且提供生产结果。大多数道路事故数据分析使用数据采矿技术，集中于识别影响一个事......
