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基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究 被引量：18
1
作者 王超 王明明 王飞 《中国民航大学学报》 CAS 2013年第3期14-18,共5页
为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算... 为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性。 展开更多
关键词 航迹聚类 遗传模拟退火算法 模糊c—means 最长公共子序列
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基于模糊C-Means的改进型KNN分类算法 被引量：12
2
作者 朱付保 谢利杰 +1 位作者 汤萌萌 朱颢东 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第6期754-759,共6页
KNN算法是一种思想简单且容易实现的分类算法,但在训练集较大以及特征属性较多时候,其效率低、时间开销大.针对这一问题,论文提出了基于模糊C-means的改进型KNN分类算法,该算法在传统的KNN分类算法基础上引入了模糊C-means理论,通过对... KNN算法是一种思想简单且容易实现的分类算法,但在训练集较大以及特征属性较多时候,其效率低、时间开销大.针对这一问题,论文提出了基于模糊C-means的改进型KNN分类算法,该算法在传统的KNN分类算法基础上引入了模糊C-means理论,通过对样本数据进行聚类处理,用形成的子簇代替该子簇所有的样本集,以减少训练集的数量,从而减少KNN分类过程的工作量、提高分类效率,使KNN算法更好地应用于数据挖掘.通过理论分析和实验结果表明,论文所提算法在面对较大数据时能有效提高算法的效率和精确性,满足处理数据的需求. 展开更多
关键词 模糊c—means 聚类 KNN分类
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基于Hadoop二阶段并行模糊c-Means数据聚类算法 被引量：2
3
作者 高献卫 师智斌 《计算机测量与控制》 2015年第3期842-846,共5页
为了解决MapReduce机制下算法通信时间占用比过高实际应用价值受限的问题,提出了基于Hadoop二阶段并行c-Means聚类算法;首先,采用成员管理协议方式实现成员管理与MapReduce降低操作的同步化方法,改进MapReduce机制下的MPI通讯管理方法;... 为了解决MapReduce机制下算法通信时间占用比过高实际应用价值受限的问题,提出了基于Hadoop二阶段并行c-Means聚类算法;首先,采用成员管理协议方式实现成员管理与MapReduce降低操作的同步化方法,改进MapReduce机制下的MPI通讯管理方法;其次,实行典型个体组降低操作代替全局个体降低操作,并定义二阶段缓冲算法,通过第一阶段的缓冲进一步降低第二阶段MapReduce操作的数据量,尽可能降低大数据带来的对算法负面影响;通过仿真实验表明该算法在处理大数据上的性能表现较为优异;该算法在大规模数据集上的并行率和加速比都优于小型数据集上的表现,说明了该算法能够实时根据数据量的大小对自身进行调整。 展开更多
关键词 二阶段 模糊c—means 大数据 数据聚类 HADOOP
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基于分级神经网络的Web文档模糊聚类技术 被引量：3
4
作者 雷景生 马军 靳婷 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期1695-1699,共5页
给出了一种多层向量空间模型,该模型将一篇文档的相关信息从逻辑上划分为多个相对独立的文本段,按照不同位置的文本段确定相应的索引项权重.然后提出了一种简明而有效的基于分级神经网络的模糊聚类算法.与现有方法不同,该模糊聚类方法... 给出了一种多层向量空间模型,该模型将一篇文档的相关信息从逻辑上划分为多个相对独立的文本段,按照不同位置的文本段确定相应的索引项权重.然后提出了一种简明而有效的基于分级神经网络的模糊聚类算法.与现有方法不同,该模糊聚类方法采用自组织神经网络和模糊聚类网络两部分组成的3层神经网络来实现.首先采用自组织神经网络从原始数据产生一个初始聚类结果,然后运用FCM方法对初始聚类的数目进行优化.实验结果表明,提出的Web文档聚类算法具有较好的聚类特性,它能将与一个主题相关的Web文档较完全和准确地聚成一类. 展开更多
关键词 向量空间模型 文档聚类 自组织网络 模糊c—means
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基于SPKFCM快速双循环水平集非均匀图像分割
5
作者 海洁 武丽 罗中剑 《电视技术》 北大核心 2015年第13期27-31,共5页
针对传统快速双循环水平集对初始演化曲线过于依赖的问题,提出一种基于空间惩罚核模糊C-means(SPKFCM)算法的初始演化曲线自动选取快速双循环水平集算法。首先,对模糊均值聚类算法进行改进,通过增加空间惩罚函数提出SPKFCM算法,用于对... 针对传统快速双循环水平集对初始演化曲线过于依赖的问题,提出一种基于空间惩罚核模糊C-means(SPKFCM)算法的初始演化曲线自动选取快速双循环水平集算法。首先,对模糊均值聚类算法进行改进,通过增加空间惩罚函数提出SPKFCM算法,用于对快速双循环水平集算法的自动初始化;其次,基于SPKFCM并结合快速双循环水平集算法,设计基于SPKFCM快速双循环水平集算法框架,并给出相应速度参量F_d和F_(int)模糊化形式;最后,通过与已有算法在仿真图像上的对比结果显示,所提算法在随机初始化条件下,具有更高的分割精度和计算效率。 展开更多
关键词 空间惩罚核 模糊c—means 快速双循环 水平集 非均匀 图像分割
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基于直方图局部信息和Gath-Geva模糊聚类的彩色图像分割方法
6
作者 程平 陈水利 吴云东 《集美大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第1期75-80,共6页
针对Gath-Geva模糊聚类算法对初始给定的聚类中心等先验信息较敏感,提出了一种基于直方图局部信息的模糊Gath-Geva聚类新算法.实验结果表明,新算法在彩色图像分割方面,与传统模糊C-Means算法相比,具有较强的分割精度.
关键词 模糊c—means聚类 Gath—Geva模糊聚类 直方图
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