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度量学习引导的加权聚类集成算法
1
作者 吴建国 魏巍 +1 位作者 郭鑫垚 闫京 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第8期1607-1615,共9页
已有的聚类集成方法大多通过对基聚类加权来降低低质量基聚类对聚类集成结果的影响,从而提升聚类集成算法性能.然而,这些工作往往对数据的所有特征等权重考虑,忽略了特征之间的相关性与差异性,无法真实地反映样本间的相似性.针对上述问... 已有的聚类集成方法大多通过对基聚类加权来降低低质量基聚类对聚类集成结果的影响,从而提升聚类集成算法性能.然而,这些工作往往对数据的所有特征等权重考虑,忽略了特征之间的相关性与差异性,无法真实地反映样本间的相似性.针对上述问题,本文提出了一种度量学习引导的加权聚类集成算法,将对马氏距离度量学习与基聚类权重学习相融合,从而提升聚类集成算法性能.算法根据上轮求得的基聚类权重进行聚类集成,基于集成结果构建的成对约束学习马氏距离度量,将划分为同簇的样本拉近,划分为不同簇的样本推远,并在新投影空间中为基聚类学习权重.在多个公开数据集上的实验结果表明,提出的算法优于现有的代表性聚类集成算法. 展开更多
关键词 聚类 聚类集成 基聚类加权 马氏距离
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一种集成局部加权聚类系数的链接预测算法 被引量：5
2
作者 伍杰华 张小兰 +1 位作者 沈静 周蓓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3588-3592,3613,共6页
针对基于局部结构的加权链接预测算法仅仅利用了一级共邻节点的拓扑属性,无法反映共邻节点的邻居对潜在节点对的贡献以及度量共邻节点互连密集程度对预测结果的影响这一问题,从局部结构的密集层面来分析共邻节点对潜在节点对的影响,提... 针对基于局部结构的加权链接预测算法仅仅利用了一级共邻节点的拓扑属性,无法反映共邻节点的邻居对潜在节点对的贡献以及度量共邻节点互连密集程度对预测结果的影响这一问题,从局部结构的密集层面来分析共邻节点对潜在节点对的影响,提出了一种集成加权聚类系数的相似度指标(WCCLP)。该指标能够有效地扩大局部共邻节点结构对预测性能的影响,同时也能轻易地拓展到加权局部朴素贝叶斯链接预测模型(WLNB)中。采用无监督学习的实验表明,WCCLP在多个真实数据集比现有的基准指标取得了更好的预测效果,拓展到WLNB的实验效果证明加权聚类系数的定义能够有效推广到其他模型当中。同时在有监督学习的链接预测场景中,由WCCLP构建的特征比现有的局部相似度算法构成的特征更具判别性。 展开更多
关键词 加权网络 复杂网络 聚类系数 链接预测 加权聚类系数
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基于小波变换的多方向加权聚类颅内肿瘤图像分割方法 被引量：1
3
作者 段娟 景万里 +2 位作者 张楠 肖创柏 武博 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第4期185-187,196,共4页
分割MR颅内肿瘤区域后,可对病变部分进行针对性的临床治疗和处理。结合临床实际,提出一种基于小波变换的多方向加权聚类颅内肿瘤图像分割方法。通过小波变换和多方向加权聚类算法的结合,利用非线性的补偿图像轮廓来增强小波分解后的高... 分割MR颅内肿瘤区域后,可对病变部分进行针对性的临床治疗和处理。结合临床实际,提出一种基于小波变换的多方向加权聚类颅内肿瘤图像分割方法。通过小波变换和多方向加权聚类算法的结合,利用非线性的补偿图像轮廓来增强小波分解后的高频信号,并对低频信号做多方向的种子点选取加权聚类算法改进。实验结果表明,该算法在大大减少时间复杂度的基础上,也能有效地提高准确性。 展开更多
关键词 颅内肿瘤 小波变换 加权聚类 多方向
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气田开发方案模糊加权聚类分析 被引量：10
4
作者 任军 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第2期35-37,共3页
气田开发是一项大型、复杂、具有多目标性的工程项目，因而必须利用一系列技术经济指标才能系统、全面地衡量各开发方案的水平。针对我国气藏地质类型复杂、种类多样等特点，文章以模糊数学中的聚类分析原理为基础，引入加权聚类概念，... 气田开发是一项大型、复杂、具有多目标性的工程项目，因而必须利用一系列技术经济指标才能系统、全面地衡量各开发方案的水平。针对我国气藏地质类型复杂、种类多样等特点，文章以模糊数学中的聚类分析原理为基础，引入加权聚类概念，把效用函数理论和模糊聚类分析结合起来，提出了气田开发方案优选及分类方法，建立了气田开发方案优化排序、分类模型，并用所建立的模型对某气藏的８个开发方案进行了分类评价。结果表明，此方法准确、方便、可信度高，为决策者从定量、定性两方面选择开发方案提供了依据。 展开更多
关键词 气田 模糊数学 加权聚类
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基于加权聚类和分层等值的含风电微网可靠性等值 被引量：1
5
作者 李生虎 于新钰 +1 位作者 胡涛 方天扬 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期315-320,共6页
考虑风速变化和风电机组可靠性参数差异,建立风电机组状态空间。为减少状态数,采用加权聚类算法,基于分层等值组合建立微网状态空间。为避免人工查找和重复计算,追踪状态编号生成关联矩阵,结合矩阵描述频率和持续时间法(F&D),形成... 考虑风速变化和风电机组可靠性参数差异,建立风电机组状态空间。为减少状态数,采用加权聚类算法,基于分层等值组合建立微网状态空间。为避免人工查找和重复计算,追踪状态编号生成关联矩阵,结合矩阵描述频率和持续时间法(F&D),形成等值前后对应关系,建立微网可靠性指标,提出其对可靠性参数灵敏度的解析表达。算例给出微网等值过程、可靠性指标及灵敏度计算结果,并与蒙特卡罗模拟和参数摄动方法进行对比,验证了所提方法的正确性。 展开更多
关键词 风电 可靠性 灵敏度分析 微网 状态空间等值 加权聚类 频率-持续时间
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数量分类的加权聚类法 被引量：5
6
作者 戚继忠 丁梦娟 王宝良 《吉林林学院学报》 1995年第2期91-95,共5页
叙述了加权聚类的基本思想与方法，即应用性状多样性理论与计算方法获得各统计性状的聚类权重，应用Ｂ模距离进行加权聚类分析，通过实例证明了加权聚类法对解决数量分类学系统聚类中权重不合理（对各性状权重均等），对各公式计算结果... 叙述了加权聚类的基本思想与方法，即应用性状多样性理论与计算方法获得各统计性状的聚类权重，应用Ｂ模距离进行加权聚类分析，通过实例证明了加权聚类法对解决数量分类学系统聚类中权重不合理（对各性状权重均等），对各公式计算结果不一等问题的有效性． 展开更多
关键词 性状多样性 权重系统 加权聚类 数量分类
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基于差异最大化加权聚类的免疫组化图像处理方法
7
作者 易宗锐 朱敏 +2 位作者 杨寸月 任申元 刘昊霖 《四川大学学报（工程科学版）》 CSCD 北大核心 2013年第S2期150-154,共5页
传统聚类方法在应用于组织病理图像处理时存在较大误差,为了提高细胞分类以及计数的准确率,提出一种新的免疫组化数字图像处理方法。首先将转换到LAB色彩空间的原始图像进行归一化处理,然后转换至HSV色彩空间并采用基于差异最大化加权... 传统聚类方法在应用于组织病理图像处理时存在较大误差,为了提高细胞分类以及计数的准确率,提出一种新的免疫组化数字图像处理方法。首先将转换到LAB色彩空间的原始图像进行归一化处理,然后转换至HSV色彩空间并采用基于差异最大化加权聚类的方法对图像中不同类别细胞进行有效分类,最后综合利用形态学方法对免疫组化病理图像中不同类别细胞进行分割、计数。实验结果显示,该方法能够有效提高图像颜色信息利用率,在保持高容噪性的前提下,有效地提高免疫组化病理图像处理过程中对不同细胞组织分类、识别及计数的准确率。 展开更多
关键词 免疫组化图像处理 差异最大化聚类 加权聚类
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加权聚类算法在图书馆中的应用研究
8
作者 王盛明 卢秉亮 《微处理机》 2015年第6期47-49,共3页
应用加权聚类算法对本校图书馆的图书借阅数据进行数据挖掘,分析研究读者的借阅行为,通过分析聚类挖掘结果,寻找到读者借阅图书的潜在规律,并对各类图书的借阅状况进行判断,获得对图书馆管理有用的信息,提高图书馆管理工作效率和资源利... 应用加权聚类算法对本校图书馆的图书借阅数据进行数据挖掘,分析研究读者的借阅行为,通过分析聚类挖掘结果,寻找到读者借阅图书的潜在规律,并对各类图书的借阅状况进行判断,获得对图书馆管理有用的信息,提高图书馆管理工作效率和资源利用率,进一步优化馆藏。 展开更多
关键词 数据挖掘 加权聚类算法 借阅行为 借阅数量 个性化服务 聚类结果分析
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视频取证中加权聚类人脸识别方法
9
作者 周建华 《计算机与数字工程》 2010年第10期125-128,154,共5页
提出了一种基于特征加权聚类的视频人脸图像识别方法。该方法指定样本人脸图像特征点,通过增加特征点多方向窗口加权计算,使得中心特征点四周各点具有相异权重,利用加权聚类人脸识别方法检测限制搜索区域,最后根据每一个侯选区域的几何... 提出了一种基于特征加权聚类的视频人脸图像识别方法。该方法指定样本人脸图像特征点,通过增加特征点多方向窗口加权计算,使得中心特征点四周各点具有相异权重,利用加权聚类人脸识别方法检测限制搜索区域,最后根据每一个侯选区域的几何信息及人脸特征验证是否为指定人脸。实验结果表明,提出的算法实现简单、误检率低、检测速度快,适合实时视频监控取证系统应用。 展开更多
关键词 视频取证 特征抽取 加权聚类 人脸识别
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基于特征优选和加权聚类的商场用电模式分析 被引量：3
10
作者 张美霞 李泰杰 +3 位作者 杨秀 蔡鹏飞 张勇 方陈 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2021年第5期137-143,共7页
随着用电信息的采集完善,准确的用户用电模式分析将为电力智能化建设提供重要依据,在此背景下,针对用电模式分析中考虑聚类特征类型单一的问题,提出一种考虑多类型特征优选的加权聚类分析方法。首先,将负荷类特征和气象类特征归一化建... 随着用电信息的采集完善,准确的用户用电模式分析将为电力智能化建设提供重要依据,在此背景下,针对用电模式分析中考虑聚类特征类型单一的问题,提出一种考虑多类型特征优选的加权聚类分析方法。首先,将负荷类特征和气象类特征归一化建立待选择特征集合;然后,结合互信息和灰色关联度优选出聚类特征集;最后,采用权重分配的k-means方法对优选特征集合进行聚类,结合负荷曲线分析各用电模式的典型用电行为。通过对上海市某商场用电负荷数据的分析,证明该方法能够减少数据冗余信息的干扰并提升聚类质量。 展开更多
关键词 特征优选 加权聚类 商场负荷 用电模式
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基于加权聚类的动态协同过滤推荐算法 被引量：2
11
作者 赵洋 刘方爱 《数字技术与应用》 2017年第5期142-144,共3页
针对传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性及动态情景下推荐效率急剧下降的问题,提出了一种基于加权聚类的动态情景协同过滤推荐算法。该方法对提供较多评分的用户给予更多的重视,在运用SK-means聚类方法的基础上引入用户权重的概念,有... 针对传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性及动态情景下推荐效率急剧下降的问题,提出了一种基于加权聚类的动态情景协同过滤推荐算法。该方法对提供较多评分的用户给予更多的重视,在运用SK-means聚类方法的基础上引入用户权重的概念,有效的解决了数据稀疏性的问题,在此基础上考虑增量更新的情况以便处理推荐过程中数据的频繁变化带来的影响,优化了对目标用户的偏好预测和个性化推荐建议。实验结果表明,相比于IUCF、IICF、和COCLUST算法,该算法在有效缓解用户评分数据稀疏性的同时,还以非常低的计算成本提供了高质量的推荐建议。 展开更多
关键词 协同过滤 加权聚类方法 数据稀疏性 动态情景 推荐效率
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一种选择性加权聚类融合算法 被引量：3
12
作者 樊晓平 盛荣芬 +1 位作者 廖志芳 刘丽敏 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第22期195-200,共6页
传统的聚类融合方法通过融合所有成员实现融合,无法彻底消除劣质聚类成员对融合质量的影响,而从聚类成员的选择和加权两方面进行聚类融合,即先采用两两融合技术代替融合所有聚类结果进行聚类成员选择,然后进行基于属性的聚类成员加权,... 传统的聚类融合方法通过融合所有成员实现融合,无法彻底消除劣质聚类成员对融合质量的影响,而从聚类成员的选择和加权两方面进行聚类融合,即先采用两两融合技术代替融合所有聚类结果进行聚类成员选择,然后进行基于属性的聚类成员加权,在理论上具有更好优越性。通过对真实数据和模拟数据的实验发现,该算法能有效处理聚类成员的质量差异,比传统聚类融合能得到更好的聚类结果,具有较好可扩展性。 展开更多
关键词 聚类融合 聚类成员选择 聚类成员加权
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基于访问行为序列相似度的加权聚类算法 被引量：2
13
作者 李维娜 吴晨 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第2期430-436,共7页
传统算法很少有研究用户行为的聚类,用户访问关键词、访问时间、访问次数等行为都能够反应出其兴趣,从用户行为日志出发,考虑到其访问量、关键词序列以及关键词之间的时间间隔权重,对k-means进行改进,提出一种基于行为序列相似度的加权... 传统算法很少有研究用户行为的聚类,用户访问关键词、访问时间、访问次数等行为都能够反应出其兴趣,从用户行为日志出发,考虑到其访问量、关键词序列以及关键词之间的时间间隔权重,对k-means进行改进,提出一种基于行为序列相似度的加权聚类算法K-Similar,重要的用户群体聚到一类,挖掘出这一类用户的内容需求。该算法已在中国知网的行为日志数据上进行了验证,验证结果表明,该算法在效率和精度上较k-means都有一定程度的提高,得到了兴趣度更高的用户群体,展现了群体的需求特点。 展开更多
关键词 加权聚类 用户访问行为 访问量 关键词序列 时间间隔 序列相似度
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基于熵值法和加权聚类的电力零售市场风险评估 被引量：3
14
作者 王恺 卢帮明 +1 位作者 于新钰 钱寒晗 《科技创新与应用》 2021年第2期83-85,88,共4页
电力零售市场中,各售电公司竞争激烈,其业务规模、资本和员工资质等风险因素存在差异,为优化市场运行水平,需评估电力零售市场风险。在评估时需兼顾售电公司风险因素重要程度的差异,现在未见相关研究。采用熵值法得到售电公司权重,并采... 电力零售市场中,各售电公司竞争激烈,其业务规模、资本和员工资质等风险因素存在差异,为优化市场运行水平,需评估电力零售市场风险。在评估时需兼顾售电公司风险因素重要程度的差异,现在未见相关研究。采用熵值法得到售电公司权重,并采用加权聚类进行风险评估。通过对某电力零售市场风险评估,为零售市场的业务协调和风险预警提供参考依据。 展开更多
关键词 电力市场 风险评估 加权聚类 熵值法
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基于多维加权聚类的雷达信号分选方法 被引量：4
15
作者 詹磊 唐爱华 《遥测遥控》 2007年第S1期113-117,共5页
随着数字技术的发展,新体制、新技术雷达不断出现,反辐射导引头面临的信号环境更加密集和复杂,传统的方法已经不能对其进行有效分选。文中提出一种新的基于多维加权聚类的雷达信号分选算法。通过统计和熵值分析确定权值,计算加权的欧几... 随着数字技术的发展,新体制、新技术雷达不断出现,反辐射导引头面临的信号环境更加密集和复杂,传统的方法已经不能对其进行有效分选。文中提出一种新的基于多维加权聚类的雷达信号分选算法。通过统计和熵值分析确定权值,计算加权的欧几里得距离,根据既定门限合并同类聚类中心,从而实现雷达脉冲的分选,并在各聚类中心应用改进的SDIF算法进行PRI精分选。计算机仿真结果验证了该方法分选的有效性。 展开更多
关键词 反辐射导引头 雷达信号分选 加权聚类
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动态加权聚类算法在多媒体信息融合中的应用
16
作者 郑涛 林亮景 邓永强 《现代计算机》 2021年第20期1-7,共7页
各种聚类算法在检索中起到了重要作用。但是随着网络信息库的日益庞大,人们对提高检索速度与精度提出了更高的要求。传统的图像检索,采用预先给出的内容收集图像信息,形式过于单一,会导致检索速度下降。为此,本文提出了一个新的动态加... 各种聚类算法在检索中起到了重要作用。但是随着网络信息库的日益庞大,人们对提高检索速度与精度提出了更高的要求。传统的图像检索,采用预先给出的内容收集图像信息,形式过于单一,会导致检索速度下降。为此,本文提出了一个新的动态加权聚类算法,即在原有聚类算法的基础上,运用加权相似矩阵进行多种信息源融合(即在网络中结合与之相关的其他资源,像文本、语音、视频等),同时采用动态加权方案,动态赋予不同图像特征相应的权重,同时以疫情数据作为研究对象,把新提出的动态加权聚类算法首次应用于多媒体信息融合中,进而提升无监督的图像聚类性能。 展开更多
关键词 图像检索 动态加权聚类 动态权重 对称非负矩阵 信息融合
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基于改进加权聚类的电力零售市场风险评估 被引量：1
17
作者 钱寒晗 李永波 +2 位作者 于新钰 林哲敏 卢帮明 《机电信息》 2020年第30期126-127,129,共3页
电力零售市场规模庞大、竞争激烈,售电公司在业务规模、资本、员工资质和投诉情况等方面的风险时刻处于变化之中,为优化决策需评估电力零售市场风险。在评估时需兼顾不同时段风险因素的可信度变化,现在未见相关研究。考虑各时段风险可信... 电力零售市场规模庞大、竞争激烈,售电公司在业务规模、资本、员工资质和投诉情况等方面的风险时刻处于变化之中,为优化决策需评估电力零售市场风险。在评估时需兼顾不同时段风险因素的可信度变化,现在未见相关研究。考虑各时段风险可信度,计算时间加权系数,并改进加权聚类进行风险评估。通过对某电力零售市场风险因素进行分析,得出需要重点关注的售电公司,进而为零售市场的风险预警和业务协调提供参考依据。 展开更多
关键词 电力市场 风险评估 加权聚类 可信度 时间加权
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基于改进加权聚类的煤炭价格区间型组合预测模型
18
作者 张峰 《曲靖师范学院学报》 2022年第6期14-19,共6页
准确预测煤炭价格可以提高煤炭销售决策的科学性,为了提高煤炭价格预测精度,提出基于改进加权聚类的煤炭价格区间型组合预测模型.从制造费用、煤炭产量、煤炭消费和库存变化等方面分析了影响煤炭价格的因素.根据煤炭价格数据的波动性特... 准确预测煤炭价格可以提高煤炭销售决策的科学性,为了提高煤炭价格预测精度,提出基于改进加权聚类的煤炭价格区间型组合预测模型.从制造费用、煤炭产量、煤炭消费和库存变化等方面分析了影响煤炭价格的因素.根据煤炭价格数据的波动性特点定义了小波变换函数,通过消除煤炭价格数据噪声完成煤炭价格数据的预处理.在引入多属性决策中的区间数相离度概念基础上,利用改进加权聚类法确定煤炭价格区间组合预测权重,通过计算煤炭价格区间型组合预测的加权系数,搭建煤炭价格区间型组合预测模型,实现煤炭价格的预测.仿真结果表明,文中方法在预测煤炭价格时,可以将均方根误差和平均绝对误差分别控制在0.1~0.3之间和0.2以内,大大提高了煤炭价格预测精度. 展开更多
关键词 改进加权聚类 区间型组合 影响因素 煤炭价格 预测模型 生产成本
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加权Web访问模式聚类算法 被引量：5
19
作者 金阳 左万利 《吉林大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第3期45-47,共3页
针对 Web应用挖掘中聚类算法中的问题 ,提出加权 Web访问模式聚类算法 .该算法利用服务器日志库中保存的网页访问次数信息 ,提高了聚类的客观性和准确性 .
关键词 WEB挖掘 搜索引擎 加权聚类
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基于样本加权的文本聚类算法研究 被引量：10
20
作者 章成志 师庆辉 薛德军 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2008年第1期42-48,共7页
样本加权聚类算法是一种最近才引起人们注意的算法，还存在一些需要解决的问题，例如，聚类对象之间的结构信息对样本加权聚类是否有帮助，如何将结构信息自动转换为样本或对象的权重？针对该问题，本文以学术论文为聚类对象，以K-Mean... 样本加权聚类算法是一种最近才引起人们注意的算法，还存在一些需要解决的问题，例如，聚类对象之间的结构信息对样本加权聚类是否有帮助，如何将结构信息自动转换为样本或对象的权重？针对该问题，本文以学术论文为聚类对象，以K-Means算法为聚类算法基础，利用论文之间的引用关系计算每篇论文的PageRank值，并将其作为权重，提出一种基于样本加权的新的文本聚类算法。实验结果表明，基于论文PageRank值加权的聚类算法能改善文本聚类效果。该算法可推广到网页的聚类中，利用网页的PageRank进行加权聚类，来改善网页的聚类效果。 展开更多
关键词 文本聚类 样本加权聚类 PAGERANK 被引频次
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