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微博话题检测SP&HC聚类算法分析
1
作者 甘勇 姜森 杨佳佳 《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2014年第2期58-61,共4页
针对微博网站中具有较大的文本信息量、采用凝聚层次聚类算法不适合、Single-Pass聚类算法检测结果不准确等问题,提出一种将这2种算法相结合的SP&HC聚类算法:利用Single-Pass聚类算法进行大量微博文本的简单聚类,收集一些小幅度、... 针对微博网站中具有较大的文本信息量、采用凝聚层次聚类算法不适合、Single-Pass聚类算法检测结果不准确等问题,提出一种将这2种算法相结合的SP&HC聚类算法:利用Single-Pass聚类算法进行大量微博文本的简单聚类,收集一些小幅度、高凝聚力的主题话题,使得形成的主题话题在内容上和数量上得到极大的精简,直到使得主题话题能达到层次聚类算法的要求;运用层次聚类算法对主题话题进行相似话题聚类,直到符合预设值的条件.实验结果证实了SP&HC聚类算法在召回率和准确率上的综合性能优于前2种算法. 展开更多
关键词 微博 热点话题 层次聚类算法 Single-Pass聚类算法 sp&hc聚类算法
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局部显著单元高维聚类算法 被引量：1
2
作者 宗瑜 李明楚 +1 位作者 徐贯东 张彦春 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2707-2712,共6页
以等宽或随机宽度网格密度单元为基础的高维聚类算法不能保证复杂数据集中的聚类结果的质量。该文在核密度估计和空间统计理论的基础上,给出一种基于局部显著单元的高维聚类算法来处理复杂数据的高维聚类问题。该方法以局部核密度估计... 以等宽或随机宽度网格密度单元为基础的高维聚类算法不能保证复杂数据集中的聚类结果的质量。该文在核密度估计和空间统计理论的基础上,给出一种基于局部显著单元的高维聚类算法来处理复杂数据的高维聚类问题。该方法以局部核密度估计和空间统计理论为基础定义了局部显著单元结构来捕获局部数据分布;设计了能快速发现覆盖数据分布的局部显著区域的贪婪算法;对具有相同属性子集的局部显著单元执行Single-linkage算法发现其中的聚类结果。实验结果表明,以局部显著单元为基础的高维聚类算法能够发现复杂数据集中隐含的高质量聚类结果。 展开更多
关键词 聚类分析 高维聚类算法 核密度估计 局部显著单元
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考虑多维度指标聚类约简的民机驾驶舱显示界面可用性研究
3
作者 陈登凯 肖瑶 +2 位作者 肖江浩 周垚 杨聪 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1078-1088,共11页
民机驾驶舱显示界面可用性关系到飞行员满意度及飞行安全和效率,但目前该领域的可用性指标缺乏针对性。通过执行过程交互控制(executive process-interactive control,EPIC)模型分析获得民机驾驶舱显示界面可用性指标的维度:飞行任务、... 民机驾驶舱显示界面可用性关系到飞行员满意度及飞行安全和效率,但目前该领域的可用性指标缺乏针对性。通过执行过程交互控制(executive process-interactive control,EPIC)模型分析获得民机驾驶舱显示界面可用性指标的维度:飞行任务、飞行员感官、飞行员认知和飞行交互,并在这4个维度的基础上进行提取和筛选。为解决小样本支持下的多维度指标数据集的筛选问题,使用基于层次聚类-粗糙集信息熵(HC-CEBARKNC)的指标聚类约简算法,并与K-means聚类-遗传算法进行了实例对比研究。运用支持向量机分类模型验证2种算法的性能和可靠性,试验结果表明:HC-CEBARKNC算法在指标聚类约简性能上表现更佳,能够有效简化民机驾驶舱显示界面的可用性指标体系、提炼可用性决策规则。 展开更多
关键词 驾驶舱 界面可用性 聚类约简 hc-CEBARKNC算法 支持向量机
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基于子空间追踪算法的稀疏子空间聚类 被引量：4
4
作者 荣光李 黄尉 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第7期999-1004,共6页
稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子... 稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子相比经典的正交匹配追踪算法,其选择的原子更具代表性,精确特征选择率更高,聚类误差也得到了保留甚至更低。 展开更多
关键词 稀疏子空间聚类 贪婪算法 稀疏表示 子空间追踪 特征选择
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融合层次聚类和STGCN的体育舞蹈动作识别方法
5
作者 马露红 龙倩文 《喀什大学学报》 2025年第6期64-68,共5页
利用计算机技术对体育舞蹈动作进行识别和分析以提高和改善体育舞蹈动作质量已被广泛应用.为了解决目前体育舞蹈动作识别准确率低的问题,提出了一种融合层次聚类和STGCN的体育舞蹈动作识别的方法 .该方法将层次聚类和OpenPose相结合对... 利用计算机技术对体育舞蹈动作进行识别和分析以提高和改善体育舞蹈动作质量已被广泛应用.为了解决目前体育舞蹈动作识别准确率低的问题,提出了一种融合层次聚类和STGCN的体育舞蹈动作识别的方法 .该方法将层次聚类和OpenPose相结合对体育舞蹈视频进行序列分割,并将多种注意力机制与时空图卷积网络相结合,应用于视频分割后的体育舞蹈动作识别.经与其他方法性能进行对比实验,结果表明,该方法的分类精度为0.96,优于其他方法;在应用效果方面,该方法对恰恰舞和伦巴舞的六种舞蹈动作识别准确率均在90%以上.因此,融合层次聚类和STGCN的体育舞蹈动作识别方法具有较高的识别准确率,有助于为体育舞蹈动作识别提供理论依据. 展开更多
关键词 层次聚类(hc) 时空图卷积网络(STGCN) 体育舞蹈 动作识别 OpenPose
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