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基于改进k-modes算法的松鼠驱离策略研究
1
作者 孙少禹 祁海涛 《电工技术》 2025年第14期144-147,共4页
针对已安装的驱鼠装置,实际数据没有得到有效性的证实,利用改进的k-modes算法,对基于实际数据的驱鼠装置进行聚类分析,用少量有效性标注的装置数据作为测试集,验证改进算法的聚类效果,并设计了一种驱鼠装置。
关键词 驱鼠装置 k-modes算法 聚类效果
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Cultural Landscape Zoning of Traditional Villages in Southwest Hubei Based on Multi-attribute Weighted k-modes Clustering
2
作者 Yiran GUO Wei XU Jie XU 《Meteorological and Environmental Research》 2025年第3期33-39,43,共8页
Cultural landscape zoning research of traditional villages is the basic premise for carrying out overall protection and regional development.Through the clustering algorithm,cultural area zoning research of traditiona... Cultural landscape zoning research of traditional villages is the basic premise for carrying out overall protection and regional development.Through the clustering algorithm,cultural area zoning research of traditional villages can provide objective basis for its overall protection and development.Based on the field research,drawing on the theory of cultural landscape,southwest Hubei is taken as the research object,and the index system of cultural landscape type division of traditional villages is constructed from three levels of culture,geography and village carrier.Adopting the multi-attribute weighted k-modes clustering algorithm,92 traditional villages in southwest Hubei are divided into three major types,which are the western Tujia cultural characteristic area,the southern Tujia-Miao cultural penetration area,and the northern multi-ethnic cultural mixed area,and the characteristics of each area are summarized.The regional characteristics of traditional villages in southwest Hubei at the cultural landscape level are analysed from a macro point of view,which provides a reference for more objective cognition of the distribution law of traditional villages in southwest Hubei,and carrying out the contiguous protection of traditional villages. 展开更多
关键词 Multi-attribute weighted k-modes clustering Cultural landscape Southwest Hubei Traditional village
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基于粗糙集的改进K-Modes聚类算法 被引量:15
3
作者 白亮 梁吉业 曹付元 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第1期162-164,176,共4页
传统的K-Modes算法采用简单匹配的方法来计算对象之间的距离,并没有充分考虑同一属性下的两个不同值之间的相似性。基于粗糙集中的上、下近似,提出了一种新的距离度量,并重新定义了类中心,对传统K-Modes算法进行了改进。与其他改进K-Mo... 传统的K-Modes算法采用简单匹配的方法来计算对象之间的距离,并没有充分考虑同一属性下的两个不同值之间的相似性。基于粗糙集中的上、下近似,提出了一种新的距离度量,并重新定义了类中心,对传统K-Modes算法进行了改进。与其他改进K-Modes算法进行了比较,实验结果表明,基于粗糙集的改进K-Modes算法有效地提高了聚类精度。 展开更多
关键词 聚类算法 粗糙集 距离度量 k-modes算法
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基于分类型矩阵对象数据的MD fuzzy k-modes聚类算法 被引量:10
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作者 李顺勇 张苗苗 曹付元 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1325-1337,共13页
传统的聚类算法一般是对单值属性数据进行聚类.但在许多实际应用中,每个对象通常被多个特征向量所描述.例如,顾客在购物时可能同时购买多个产品.由多个特征向量描述的对象称为矩阵对象,由矩阵对象构成的数据集称为矩阵对象数据集.目前,... 传统的聚类算法一般是对单值属性数据进行聚类.但在许多实际应用中,每个对象通常被多个特征向量所描述.例如,顾客在购物时可能同时购买多个产品.由多个特征向量描述的对象称为矩阵对象,由矩阵对象构成的数据集称为矩阵对象数据集.目前,针对矩阵对象数据聚类算法的研究相对较少,还有很多问题有待解决.利用fuzzy k-modes算法的聚类过程,提出一种基于矩阵对象数据的matrix-object data fuzzy k-modes(MD fuzzy k-modes)聚类算法.该算法结合模糊集的概念引入模糊因子β,重新定义了矩阵对象间的相异性度量,并给出类中心的启发式更新算法.最后,在5个真实数据集上验证了MD fuzzy k-modes算法的有效性,并分析了模糊因子β与隶属度w之间的关系.大数据时代,利用MD fuzzy k-modes算法对多条记录进行聚类,能更易发现顾客的消费偏好,从而做出更有针对性的推荐. 展开更多
关键词 矩阵对象数据 MD FUZZY k-modes算法 相异性度量 类中心 聚类
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基于本地差分隐私的K-modes聚类数据隐私保护方法 被引量:16
5
作者 张少波 原刘杰 +1 位作者 毛新军 朱更明 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2181-2188,共8页
分类型数据聚类是数据挖掘的重要研究内容,聚类数据中通常包含用户一些敏感信息.为保护聚类数据中的用户隐私,当前主要采用基于可信第三方隐私保护模型,但现实中第三方也存在隐私泄露风险.针对此问题,该文引入本地差分隐私技术,提出一... 分类型数据聚类是数据挖掘的重要研究内容,聚类数据中通常包含用户一些敏感信息.为保护聚类数据中的用户隐私,当前主要采用基于可信第三方隐私保护模型,但现实中第三方也存在隐私泄露风险.针对此问题,该文引入本地差分隐私技术,提出一种去可信第三方的K-modes聚类数据隐私保护方法.该方法首先利用随机采样技术对数据进行采样,然后使用本地差分隐私技术对采样数据进行扰动,最后通过聚类服务端与用户的交互迭代完成聚类.在聚类过程中,无需可信第三方对数据进行隐私预处理,避免了第三方泄露用户隐私的风险.理论分析证明了该方法的隐私性和可行性,实验结果表明该方法在满足本地差分隐私机制的前提下保证了聚类结果的质量. 展开更多
关键词 隐私保护 本地差分隐私 数据挖掘 k-modes聚类 去可信第三方
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模糊K-Modes聚类精确度分析 被引量:14
6
作者 赵恒 杨万海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第12期27-28,175,共3页
模糊K-Modes聚类算法是对具有分类属性的数据进行聚类的一种有效的算法。为了评价聚类结果,以具有明确分类结构的数据作为输入数据,将模糊K-Modes聚类结果与原始数据的分类结构进行对比,分析了确定它们之间对应关系的方法,在期望聚... 模糊K-Modes聚类算法是对具有分类属性的数据进行聚类的一种有效的算法。为了评价聚类结果,以具有明确分类结构的数据作为输入数据,将模糊K-Modes聚类结果与原始数据的分类结构进行对比,分析了确定它们之间对应关系的方法,在期望聚类结果应该具有的特点的基础上,对现有的精确度定义和计算方法进行修正,在划分相似度的基础上,重新定义模糊K-Modes聚类精确度。 展开更多
关键词 模糊k-modes聚类 精确度 分类属性 相似度
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基于加权的K-modes聚类初始中心选择算法 被引量:1
7
作者 江峰 杜军威 +1 位作者 刘国柱 眭跃飞 《山东大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2016年第2期29-34,共6页
针对现有的K-modes聚类初始化方法没有考虑不同的属性具有不同的重要性这一问题,提出一种基于加权密度与加权重叠距离的初始中心选择算法Ini-Weight。Ini-Weight算法通过计算每个对象的密度以及对象之间的距离来选择初始中心。在计算对... 针对现有的K-modes聚类初始化方法没有考虑不同的属性具有不同的重要性这一问题,提出一种基于加权密度与加权重叠距离的初始中心选择算法Ini-Weight。Ini-Weight算法通过计算每个对象的密度以及对象之间的距离来选择初始中心。在计算对象的密度以及对象的距离时,Ini-Weight算法根据每个属性的重要性为不同的属性赋予不同的权值。最后,在UCI数据集上将Ini-Weight与现有的方法进行了比较,结果表明,Ini-Weight算法可以有效地区分不同的属性,而且提高了初始中心选择的准确性。 展开更多
关键词 k-modes聚类 粗糙集 加权平均密度 加权重叠距离 初始中心
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基于K-modes聚类的半导体封装测试粗日投料控制 被引量:1
8
作者 姚丽丽 史海波 刘昶 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1743-1750,共8页
针对半导体封装测试粗日投料控制问题,以降低生产过程中的改机代价为目标,提出一种新的基于品种聚类的综合投料控制策略。提出一种新的改进量限定属性赋权K-modes算法对投产品种进行聚类,以瓶颈工序的产能类型个数作为聚类类别个数,同... 针对半导体封装测试粗日投料控制问题,以降低生产过程中的改机代价为目标,提出一种新的基于品种聚类的综合投料控制策略。提出一种新的改进量限定属性赋权K-modes算法对投产品种进行聚类,以瓶颈工序的产能类型个数作为聚类类别个数,同时对各个类别的聚类数目进行限定,依据影响改机代价的投产品种属性信息对投产品种进行聚类。在聚类的基础上,采用基于品种平均和投产量平均结合的综合投料策略确定日投产品种和数量。通过实验验证了所提策略的有效性和优越性。 展开更多
关键词 半导体封装测试 粗日投料控制策略 改机代价 k-modes聚类算法
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基于MapReduce自适应参数的粗糙K-modes算法研究
9
作者 杨阳 张为群 +1 位作者 刘枫 黄仁杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第11期149-152,164,共5页
粗糙K-modes聚类算法需要根据经验为wl、wu和ε3个参数设定其固定值,聚类效果不稳定,容易受到噪声干扰。提出一种基于MapReduce自适应参数的粗糙K-modes算法,它根据聚类不同阶段的特点自动调整参数值,优化聚类效果。在此基础上,对自适... 粗糙K-modes聚类算法需要根据经验为wl、wu和ε3个参数设定其固定值,聚类效果不稳定,容易受到噪声干扰。提出一种基于MapReduce自适应参数的粗糙K-modes算法,它根据聚类不同阶段的特点自动调整参数值,优化聚类效果。在此基础上,对自适应参数的粗糙K-modes算法进行MapReduce并行化设计,以提高算法的运行效率。实验证明,提出的自适应参数的粗糙K-modes算法聚类效果稳定,通过对算法的并行设计提高了算法对大规模数据的聚类分析性能。 展开更多
关键词 粗糙k-modes 自适应参数 MapReduce并行化
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一种基于粗糙熵的改进K-modes聚类算法
10
作者 刘财辉 曾雄 谢德华 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期335-341,共7页
K-modes聚类算法被广泛应用于人工智能、数据挖掘等领域。传统的K-modes聚类算法有不错的聚类效果,但是存在迭代次数多、计算量大、容易受到冗余属性的干扰等问题,且仅采用简单的0-1匹配的方法来定义2个样本属性值之间的距离,没有充分... K-modes聚类算法被广泛应用于人工智能、数据挖掘等领域。传统的K-modes聚类算法有不错的聚类效果,但是存在迭代次数多、计算量大、容易受到冗余属性的干扰等问题,且仅采用简单的0-1匹配的方法来定义2个样本属性值之间的距离,没有充分考虑每个属性对聚类结果的影响。针对上述问题,该文将粗糙熵引入K-modes算法。首先利用粗糙集属性约简算法消除冗余属性,确定各属性的重要程度;然后利用粗糙熵确定每个属性的权重,从而定义新的类内距离。将该文所提算法与传统的K-modes聚类算法分别在4组公开数据集上进行对比试验。试验结果表明,该文所提算法聚类准确率比传统的K-modes聚类算法更高。 展开更多
关键词 聚类 k-modes算法 粗糙集 粗糙熵 属性约简 权重
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动态的模糊K-Modes初始化算法 被引量:1
11
作者 张伟 周霆 +1 位作者 陈芸 邹汉斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第4期682-683,707,共3页
模糊K-Modes聚类算法针对分类属性的数据进行聚类,使用爬山法来寻找最优解,因此该算法对初始值较为敏感。为了克服该缺点,提出一种动态的模糊K-Modes初始化算法,该方法能够自动确定聚类数目,以及对应的聚类中心;而且能够应用于数值属性... 模糊K-Modes聚类算法针对分类属性的数据进行聚类,使用爬山法来寻找最优解,因此该算法对初始值较为敏感。为了克服该缺点,提出一种动态的模糊K-Modes初始化算法,该方法能够自动确定聚类数目,以及对应的聚类中心;而且能够应用于数值属性和分类属性相混合的数据集。该初始化算法可以有效地克服模糊K-Modes算法对初值的敏感性。实验的结果表明了该初始化算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模糊 K—Modes算法 动态初始化算法 聚类中心 分类属性
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基于离散小波变换和模糊K-modes的负荷聚类算法 被引量:25
12
作者 张江林 张亚超 +2 位作者 洪居华 高红均 刘俊勇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期100-106,122,共8页
为了研究智能电网背景下用户的用电模式,考虑到现有聚类算法的不足,提出了一种基于离散小波变换的模糊K-modes聚类算法。利用离散小波变换将时域的负荷曲线转换到频域,从而将负荷曲线的不同特征隔离在不同的频域水平,并利用低阶近似的... 为了研究智能电网背景下用户的用电模式,考虑到现有聚类算法的不足,提出了一种基于离散小波变换的模糊K-modes聚类算法。利用离散小波变换将时域的负荷曲线转换到频域,从而将负荷曲线的不同特征隔离在不同的频域水平,并利用低阶近似的思想选取原始曲线的有效分量曲线;对所选的分量曲线进行趋势编码,将连续负荷数据转化为离散类属性数据;基于平均密度确定初始聚类条件,利用模糊K-modes聚类算法对曲线进行形态聚类,得到负荷曲线模板;将所提算法与传统K-means算法及层次聚类算法进行比较,从而验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 智能电网 负荷聚类 离散小波变换 模糊k-modes聚类算法 用电模式
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基于距离和密度双度量的模糊k-modes算法
13
作者 刘培奇 胡红光 +1 位作者 张凯 黄苗 《工业控制计算机》 2015年第9期90-91,94,共3页
大多数模糊k-modes的相关改进算法仅关注对象之间的距离,并未关注对象的空间分布对于聚类的影响。将距离和密度双度量的测度方法引入模糊k-modes算法进行改进,该方法将对象的空间分布考虑在内,从而以一种更加合理的方式更新对象的隶属... 大多数模糊k-modes的相关改进算法仅关注对象之间的距离,并未关注对象的空间分布对于聚类的影响。将距离和密度双度量的测度方法引入模糊k-modes算法进行改进,该方法将对象的空间分布考虑在内,从而以一种更加合理的方式更新对象的隶属度。通过来自于UCI机器学习库的数据集测试算法改进前与改进后的性能,算法改进后的聚类正确率高于改进前的,证明算法改进后性能更好。 展开更多
关键词 模糊k-modes 距离 密度 隶属度 UCI机器学习库
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基于新的距离度量的K-Modes聚类算法 被引量:48
14
作者 梁吉业 白亮 曹付元 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1749-1755,共7页
传统的K-Modes聚类算法采用简单的0-1匹配差异方法来计算同一分类属性下两个属性值之间的距离,没有充分考虑其相似性.对此,基于粗糙集理论,提出了一种新的距离度量.该距离度量在度量同一分类属性下两个属性值之间的差异时,克服了简单0-... 传统的K-Modes聚类算法采用简单的0-1匹配差异方法来计算同一分类属性下两个属性值之间的距离,没有充分考虑其相似性.对此,基于粗糙集理论,提出了一种新的距离度量.该距离度量在度量同一分类属性下两个属性值之间的差异时,克服了简单0-1匹配差异法的不足,既考虑了它们本身的异同,又考虑了其他相关分类属性对它们的区分性.并将提出的距离度量应用于传统K-Modes聚类算法中.通过与基于其他距离度量的K-Modes聚类算法进行实验比较,结果表明新的距离度量是更加有效的. 展开更多
关键词 聚类算法 分类属性数据 粗糙集 粗糙隶属度 距离度量
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基于相互依存冗余度量的k-modes算法 被引量:6
15
作者 黄苑华 郝志峰 +1 位作者 蔡瑞初 谢峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1790-1793,共4页
距离度量是聚类算法的基础,它对算法的效果有很大的影响.然而分类型数据的聚类是学习算法中重要而棘手的问题.传统的k-modes算法采用0-1匹配方法定义每两个对象属性值之间的距离,忽视了属性间的相互关系对距离的影响.针对这个问题,本文... 距离度量是聚类算法的基础,它对算法的效果有很大的影响.然而分类型数据的聚类是学习算法中重要而棘手的问题.传统的k-modes算法采用0-1匹配方法定义每两个对象属性值之间的距离,忽视了属性间的相互关系对距离的影响.针对这个问题,本文基于相互依存冗余度量定义了一种新的距离,该距离由内部距离和外部距离两个部分决定.这种度量方法不仅表现出某个属性本身的差异性,而且表现出其他属性对该属性的影响程度.本文与基于其他距离度量的k-modes算法进行实验比较,结果表明基于相互依存冗余度量的k-modes算法能有效地提高算法的聚类精度. 展开更多
关键词 k-modes算法 分类型属性 相互依存冗余度量
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基于新的相异度量的模糊K-Modes聚类算法 被引量:5
16
作者 白亮 曹付元 梁吉业 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期192-194,共3页
传统的模糊K-Modes聚类算法采用简单匹配方法度量对象与Mode之间的相异程度,没有充分考虑Mode对类的代表程度,容易造成信息的丢失,弱化了类内的相似性。针对上述问题,通过对象对类的隶属度反映Mode对类的代表程度,提出一种新的相异度量... 传统的模糊K-Modes聚类算法采用简单匹配方法度量对象与Mode之间的相异程度,没有充分考虑Mode对类的代表程度,容易造成信息的丢失,弱化了类内的相似性。针对上述问题,通过对象对类的隶属度反映Mode对类的代表程度,提出一种新的相异度量,并将它应用于传统的模糊K-Modes聚类算法。与传统的K-Modes和模糊K-Modes聚类算法相比,该相异度量是有效的。 展开更多
关键词 模糊K—Modes聚类算法 相异度量 类中心
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基于K-modes聚类算法的辽宁传统村落划分及保护策略
17
作者 张宇 杜晓月 董丽 《住宅产业》 2023年第5期22-26,共5页
本文基于传统村落的自然环境、人文历史、民居建筑等分类特征,使用K-modes聚类算法,对辽宁省30个国家级传统村落进行聚类划分,将其整合为景区依托型、民族特色型、生态文化型、休闲观光型、文化遗产型共五个类别,最后根据归纳的聚类典... 本文基于传统村落的自然环境、人文历史、民居建筑等分类特征,使用K-modes聚类算法,对辽宁省30个国家级传统村落进行聚类划分,将其整合为景区依托型、民族特色型、生态文化型、休闲观光型、文化遗产型共五个类别,最后根据归纳的聚类典型特征,提出有针对性的辽宁省传统村落保护发展策略。 展开更多
关键词 辽宁地区 传统村落 k-modes聚类
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基于MapReduce的并行k-modes算法
18
作者 郭涛 丁祥武 《智能计算机与应用》 2015年第1期43-45,共3页
k-modes是一种代表性的分类数据的聚类算法。首先对k-modes聚类算法的实现过程进行了改进:通过在分配数据对象到簇时更新这个簇中各个属性项的次数,使得在遍历一次全部数据对象就能计算出新的簇中心。为了使k-modes能够处理大规模分类数... k-modes是一种代表性的分类数据的聚类算法。首先对k-modes聚类算法的实现过程进行了改进:通过在分配数据对象到簇时更新这个簇中各个属性项的次数,使得在遍历一次全部数据对象就能计算出新的簇中心。为了使k-modes能够处理大规模分类数据,在Hadoop平台上用MapReduce并行计算模型实现了k-modes算法。实验表明:在处理大量数据时,并行k-modes比串行k-modes极大地缩短了聚类时间,取得了较好的加速比。 展开更多
关键词 分类数据 k-modes 并行聚类 MAPREDUCE
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基于结构相似性的k-modes算法 被引量:2
19
作者 黄苑华 谢峰 +1 位作者 郝志峰 蔡瑞初 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第23期102-107,共6页
聚类是数据挖掘中重要的技术之一,它是按照相似原则将数据进行分类。然而分类型数据的聚类是学习算法中重要而又棘手的问题。传统的k-modes算法采用简单的0-1匹配方法定义两个属性值之间的相异度,没有将整个数据集的分布考虑进来,导致... 聚类是数据挖掘中重要的技术之一,它是按照相似原则将数据进行分类。然而分类型数据的聚类是学习算法中重要而又棘手的问题。传统的k-modes算法采用简单的0-1匹配方法定义两个属性值之间的相异度,没有将整个数据集的分布考虑进来,导致差异性度量不够准确。针对这个问题,提出基于结构相似性的k-modes算法。该算法不仅考虑属性值它们本身的异同,而且考虑了它们在其他属性下所处的结构。从集群识别和准确率两个方面进行仿真实验,表明基于结构相似性的k-modes算法在伸缩性和准确率方面更有效。 展开更多
关键词 聚类分析 分类型数据 相异度度量 结构相似性 k-modes算法
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基于K-modes聚类算法的安徽历史文化名村分类及保护发展策略
20
作者 张泉 薛珊珊 邹成东 《华中建筑》 2023年第1期23-27,共5页
以安徽省44个省级以上历史文化名村为研究对象,分析其空间分布特征与保护管理现状,并探讨影响其类型划分的具体因素。同时,借鉴学者关于历史文化名村和传统村落分类的研究,以地理条件、产业经济、社会生活、历史文化为主要维度,构建形... 以安徽省44个省级以上历史文化名村为研究对象,分析其空间分布特征与保护管理现状,并探讨影响其类型划分的具体因素。同时,借鉴学者关于历史文化名村和传统村落分类的研究,以地理条件、产业经济、社会生活、历史文化为主要维度,构建形成安徽历史文化名村类型划分的指标体系。基于此,运用K-modes聚类算法,将安徽历史文化名村划分为生态宜居型、文旅资源型、特色民俗型、综合发展型四种类型,并总结各类历史文化名村的典型特征,进而提出相应的保护与发展策略。 展开更多
关键词 历史文化名村 k-modes 聚类算法 保护发展策略 安徽
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