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基于广义Frechet距离的区间值函数型聚类方法
1
作者 何启志 曹腾腾 杜文豪 《统计与决策》 北大核心 2026年第2期31-38,共8页
区间值函数型聚类是一种揭示区间值函数型数据内在结构的统计分析方法。现有的区间值函数型聚类方法通常以函数曲线之间的绝对距离作为相似性度量,忽视了函数曲线的形状特征和结构信息,容易受到数据维度和异常值的影响,导致聚类效果不... 区间值函数型聚类是一种揭示区间值函数型数据内在结构的统计分析方法。现有的区间值函数型聚类方法通常以函数曲线之间的绝对距离作为相似性度量,忽视了函数曲线的形状特征和结构信息,容易受到数据维度和异常值的影响,导致聚类效果不佳。为弥补上述不足,文章提出了一种新的区间值函数型聚类方法。该方法基于广义Frechet距离度量函数曲线之间的相似性,并通过区间形式来表达距离信息,更好地捕捉了函数曲线的变化趋势;同时,引入锦标赛算法以提高聚类效率。在实证研究中,基于该方法对中国城市气温数据进行聚类分析,并与基于函数型曼哈顿距离和区间值函数欧氏距离的聚类结果进行对比。实证结果表明,所提出的新方法在区间值函数型聚类任务中更具优势。 展开更多
关键词 函数型数据 区间值函数型聚类 广义Frechet距离 聚类分析
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原发性肺腺癌组织中巨噬细胞CD68^(+)、CD163^(+)的表达与临床病理学特征及预后相关性研究
2
作者 侯秋雨 季晓琳 +5 位作者 罗强 张晨策 齐胜男 逄格硕 刘方波 魏亮 《现代检验医学杂志》 2026年第1期64-69,共6页
目的探究原发性肺腺癌中巨噬细胞分化簇(CD)68^(+)和CD163^(+)的表达与临床病理学特征及预后相关性。方法回顾性收集2018年1月至2019年6月在青岛市第八人民医院胸外科接受外科手术和辅助化疗的106例原发性肺腺癌患者的病理组织及癌旁组... 目的探究原发性肺腺癌中巨噬细胞分化簇(CD)68^(+)和CD163^(+)的表达与临床病理学特征及预后相关性。方法回顾性收集2018年1月至2019年6月在青岛市第八人民医院胸外科接受外科手术和辅助化疗的106例原发性肺腺癌患者的病理组织及癌旁组织标本,利用免疫组化法检测并比较肺腺癌组织和癌旁组织中CD68^(+)和CD163^(+)表达水平。计算高倍镜下肺腺癌组织和癌旁组织、癌巢和癌巢旁间质的CD68^(+)和CD163^(+)巨噬细胞密度,并依据中位密度区分癌巢/癌巢旁间质CD68^(+)/CD163^(+)高/低密度。随访原发性肺腺癌患者并统计生存期,采用Kaplan-Meier分析癌巢、癌巢旁间质中CD68^(+)和CD163^(+)巨噬细胞密度对原发性肺腺癌患者生存的影响。结果CD68^(+)和CD163^(+)在肺腺癌组织中阳性表达所占比例均高于癌旁组织(χ^(2)=15.881、13.904,均P<0.05)。肺腺癌组织中CD68^(+)和CD163^(+)巨噬细胞密度高于癌旁组织(χ^(2)=44.143、40.070,均P<0.05)。癌巢、癌巢旁间质CD68^(+)高密度组中III~Ⅳ期肺腺癌、T3肿瘤大小、N2~N3期淋巴结所占比例高于CD68^(+)低密度组(χ^(2)=6.788~10.604,均P<0.05)。癌巢、癌巢旁间质CD163^(+)高密度组中III~Ⅳ期肺腺癌、T3肿瘤大小、N2~N3期淋巴结所占比例高于CD163^(+)低密度组(χ^(2)=7.556~17.743,均P<0.05)。癌巢CD68^(+)高密度组的生存率59.32%(35/59)低于癌巢CD68^(+)低密度组的生存率82.98%(39/47)(χ^(2)=7.332,P<0.05);癌巢旁间质CD68^(+)高密度组的生存率56.36%(31/55)低于癌巢旁间质CD68^(+)低密度组的生存率84.31%(43/51)(χ^(2)=9.518,P<0.05)。癌巢CD163^(+)高密度组的生存率58.93%(33/56)低于癌巢CD163^(+)低密度组的生存率82.00%(41/50)(χ^(2)=7.137,P<0.05);癌巢旁间质CD163^(+)高密度组的生存率55.56%(30/54)低于癌巢旁间质CD163^(+)低密度组的生存率84.62%(44/52)(χ^(2)=12.487,P<0.05)。结论原发性肺腺癌组织中巨噬细胞CD68^(+)和CD163^(+)的密度较高,癌巢、癌巢旁间质CD68^(+)和CD163^(+)高密度与肺腺癌进展和浸润以及较低的生存率有关。 展开更多
关键词 原发性肺腺癌 巨噬细胞 CD68^(+) CD163^(+) 病理特征
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数字产业集群创新系统脆弱性评价
3
作者 李荣 陈荣松 《技术与创新管理》 2026年第1期10-23,共14页
创新型产业集群、软件产业基地、特色产业基地推动数字产业集群实数融合,通过分析数字产业集群主导的创新型产业集群试点政策对产业基地全要素生产率影响程度,选取“驱动力—压力—状态—影响—响应”模型,构建数字产业集群创新系统评... 创新型产业集群、软件产业基地、特色产业基地推动数字产业集群实数融合,通过分析数字产业集群主导的创新型产业集群试点政策对产业基地全要素生产率影响程度,选取“驱动力—压力—状态—影响—响应”模型,构建数字产业集群创新系统评价指标体系,实证分析数字产业集群创新脆弱性及空间分布特征。结果表明:集群试点政策促进了产业基地全要素生产率提升;数字产业集群创新脆弱性整体呈“橄榄型”分布,由沿海向内陆逐步增强;多数省份数字产业集群创新协调性与经济发展水平相关,创新状态系统障碍度偏高,人才资源和技术创新是主要制约因素;创新脆弱性呈现空间自相关性,局部空间自相关呈现高—高、低—低集聚特征。从实数融合、科产融合、集群融合3方面,提出改善数字产业集群创新脆弱性的政策建议。 展开更多
关键词 数字产业集群 创新脆弱性 创新型产业集群 软件产业基地 特色产业基地
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城市群建设对城市创新的影响效应——来自11个国家级城市群规划的证据
4
作者 孙涛 王特 《经济与管理评论》 北大核心 2026年第1期41-53,共13页
城市群的发展对于推进全国统一大市场建设和构建协同高效的区域创新格局具有重要意义。将11个国家级城市群规划视为一项准自然实验,采用双重差分法实证评估城市群建设对城市创新的影响。结果显示,城市群规划显著提升了城市创新水平,该... 城市群的发展对于推进全国统一大市场建设和构建协同高效的区域创新格局具有重要意义。将11个国家级城市群规划视为一项准自然实验,采用双重差分法实证评估城市群建设对城市创新的影响。结果显示,城市群规划显著提升了城市创新水平,该结论在多种稳健性检验后依然成立。异质性分析结果表明,城市群规划主要提升了城市的实质性创新水平,而且该效应在多中心和中心城市集中度处于中低水平的城市群中更为凸显。机制检验发现,城市群规划显著促进了城市群区域的市场整合,并通过优化资本和人才要素配置、强化知识溢出以及激发市场竞争来促进城市创新。因此,积极推进城市群规划建设对于破解市场分割难题和充分挖掘大市场优势,从而助力城市创新长效提升具有重要意义。 展开更多
关键词 城市群建设 城市创新 市场分割 国家级城市群规划
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综合医院全科门诊乏力患者特征分析
5
作者 蔡东平 任文 任菁菁 《中国全科医学》 北大核心 2026年第10期1334-1339,共6页
背景 在国内综合性医院全科医学科因未分化疾病(如乏力等)就诊的患者占很大的比例,但针对乏力就诊患者的人群特征和病因等尚缺少相关的研究。目的 分析乏力患者的症状特征,为全科医生如何接诊乏力患者和对乏力做出解释提供参考。方法 选... 背景 在国内综合性医院全科医学科因未分化疾病(如乏力等)就诊的患者占很大的比例,但针对乏力就诊患者的人群特征和病因等尚缺少相关的研究。目的 分析乏力患者的症状特征,为全科医生如何接诊乏力患者和对乏力做出解释提供参考。方法 选取2022年6月—2023年6月在浙江大学医学院附属第一医院(庆春院区)全科医学科门诊就诊的患者为研究对象。通过门诊电子病历系统获取乏力患者的基本情况,包括性别、年龄、就诊日期、主诉、现病史、既往史。分析其合并症状特点,进行人群聚类分析和病因分析。结果 共660例患者纳入分析,新型冠状病毒感染(以下简称新冠)前与新冠后乏力患者性别、年龄、乏力是否为第一就诊原因、辅助检查依从性比较,差异无统计学意义(P>0.05);新冠前与新冠后乏力患者其他科室就诊情况比较,差异有统计学意义(P<0.001)。新冠前与新冠后的乏力患者睡眠障碍、情绪问题、打鼾比例比较,差异有统计学意义(P<0.05)。新冠前与新冠后,无论男女乏力患者,合并症状均集中在睡眠障碍、体质量下降、头晕、胸闷、心悸和情绪问题。根据合并的症状群,聚类分析结果提示乏力患者可分为6种群体,对应内分泌系统疾病、精神系统疾病、消化系统疾病、心血管系统疾病、血液系统疾病、神经系统疾病导致的症状群。新冠前与新冠后乏力患者病因分布中的糖尿病、精神系统疾病、生理性原因的占比比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 乏力患者常合并有其他症状,全科医生接诊乏力患者,应促使患者提高依从性,完善相关检查,尽可能明确病因。新冠有诱导甲状腺、胰腺自身免疫损伤的风险,对于没有查出原因的乏力患者,需谨慎使用“长新冠”来解释。 展开更多
关键词 全科医学 乏力 未分化疾病 聚类分析 症状群
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基于样本互补锚点图的缺失多视图聚类算法
6
作者 刘小兰 徐宇鸿 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期16-24,共9页
随着多视图数据在现实场景中得到广泛应用,如何处理缺失视图下的聚类问题已成为机器学习领域的重要挑战。传统锚点图聚类算法依赖完整实例构建锚点图,这导致其在高缺失率下因锚点不足难以表征数据结构,在低缺失率时又无法发挥锚点的优... 随着多视图数据在现实场景中得到广泛应用,如何处理缺失视图下的聚类问题已成为机器学习领域的重要挑战。传统锚点图聚类算法依赖完整实例构建锚点图,这导致其在高缺失率下因锚点不足难以表征数据结构,在低缺失率时又无法发挥锚点的优势。针对传统锚点图聚类算法中存在的锚点选择受限、权重分配僵化和计算复杂度高的问题,该文提出了一种基于样本互补锚点图的缺失多视图聚类算法(IMVC-SAC)。该算法首先设计跨视图锚点互补机制,通过在共有样本与视图特有样本中自适应选取锚点,以解决高缺失率下数据结构表征不足的问题;然后建立缺失模式感知的权重模型,依据样本的缺失模式与程度调整视图对相似矩阵的贡献度;最后利用双随机非负矩阵可分解特性,将谱聚类的时间复杂度从样本规模的立方阶复杂度优化至线性阶复杂度。在5个公开数据集上的实验结果表明,该算法的聚类性能优于目前主流算法,尤其在高缺失率下仍能保持较好的聚类效果,验证了其鲁棒性与有效性。 展开更多
关键词 缺失多视图聚类 锚点图 样本互补 相似矩阵融合 谱聚类
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ICBV:一种基于BERT变分自编码的半监督意图聚类方法
7
作者 赵锦栎 勾智楠 高凯 《计算机工程与科学》 北大核心 2026年第2期277-285,共9页
意图聚类在自然语言处理中具有重要价值,面对有限的标记数据时,现有方法往往难以捕捉到离散文本表示中复杂的语义信息,并且未标记数据常常包含噪声,直接为其赋予伪标签可能会对模型的训练造成负面影响,因此如何有效利用未标记数据并减... 意图聚类在自然语言处理中具有重要价值,面对有限的标记数据时,现有方法往往难以捕捉到离散文本表示中复杂的语义信息,并且未标记数据常常包含噪声,直接为其赋予伪标签可能会对模型的训练造成负面影响,因此如何有效利用未标记数据并减少噪声成为关键问题。为了解决这一问题,提出了一种名为ICBV的半监督聚类方法。该方法结合少量有标签数据和基于BERT编码的变分自编码器进行预训练表示学习,并随后在训练阶段采用质心引导策略。ICBV能够对输入文本进行编码并计算潜在变量,从而捕捉数据的潜在空间表示。ICBV相较传统聚类方法,还利用了深度学习的特性,以便更有效地捕捉数据的复杂结构和非线性关系。在BANKING77数据集上的不同已知类比率设置下的实验中,准确率相对最新基线方法有所提高,验证了VAE编码获得潜在变量表示的有效性和聚类方法的鲁棒性。该方法为自然语言处理领域中意图聚类中的标记数据不足和噪声问题提供了一种解决方案。 展开更多
关键词 半监督聚类 意图聚类 变分自编码器(VAE)
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基于最小生成树与统计特征的层次聚类算法
8
作者 刘子康 周长杰 姚卫 《河北科技大学学报》 北大核心 2026年第1期49-59,共11页
针对Chameleon算法在参数敏感性、噪声鲁棒性及计算效率上的不足,提出一种基于最小生成树与统计特征的层次聚类算法(statistical-MST integrated hierarchical clustering algorithm,SHCA)。采用最小生成树构建稀疏图,消除人工参数干预... 针对Chameleon算法在参数敏感性、噪声鲁棒性及计算效率上的不足,提出一种基于最小生成树与统计特征的层次聚类算法(statistical-MST integrated hierarchical clustering algorithm,SHCA)。采用最小生成树构建稀疏图,消除人工参数干预,利用最小生成树的全局最优性避免跨簇伪连接;设计动态统计合并策略,结合局部距离阈值过滤噪声,并通过簇间连通性检验,迭代合并子簇,确保簇内紧密性与簇间分离性;在20个人工数据集与10个真实数据集上进行对比实验。结果表明:SHCA的聚类性能优于对比算法;针对部分数据集表现下降的情况,分析发现流形重叠是主要影响因素。SHCA有效提升了聚类精度与结果稳定性,为后续大规模、复杂流形数据的聚类研究提供了参考。 展开更多
关键词 人工智能理论 聚类 层次聚类算法 最小生成树 动态统计合并策略
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利用形状保持采样的任意形状聚类方法
9
作者 周泉 薛亮 +1 位作者 黄浩 应时 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第3期522-530,共9页
任意形状聚类旨在快速、准确地分析识别出数据集中具有任意分布形状的数据簇.大多数现有方法具有二次方以上的时间复杂度.为降低计算代价,部分方法通过下采样来减少待分析的数据量,但采样结果常不能保持原始的数据分布形状,进而影响最... 任意形状聚类旨在快速、准确地分析识别出数据集中具有任意分布形状的数据簇.大多数现有方法具有二次方以上的时间复杂度.为降低计算代价,部分方法通过下采样来减少待分析的数据量,但采样结果常不能保持原始的数据分布形状,进而影响最终聚类结果.本文提出一种利用形状保持采样的任意形状聚类方法.首先,在原始数据集上进行下采样,使采样点均匀连续地分布于原始的数据分布内,从而保持原始的数据分布形状;然后,基于采样点选取代表点并调整各代表点位置,使其与近邻的同质代表点靠拢,提升邻近代表点属于同一聚类的概率;最后,基于类间最小距离对代表点进行凝聚聚类,将邻近代表点逐渐合并到同一聚类中.实验结果表明,本文方法在聚类结果准确性、运行效率上均优于现有代表性方法. 展开更多
关键词 任意形状聚类 形状保持采样 凝聚聚类
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资源配置理论视角下苏南区域创新高地建设研究
10
作者 陈杰杰 马卫华 +1 位作者 胡小武 聂晨 《科技和产业》 2026年第1期191-195,共5页
在新一轮科技革命和产业变革背景下,探索苏南如何建设区域创新高地具有重要意义。基于资源配置理论,研究发现苏南在创新要素流动与跨区域协同方面具有优势,但仍存在产权激励缺位、市场激励不足等问题。应构建高效产权激励机制、强化科... 在新一轮科技革命和产业变革背景下,探索苏南如何建设区域创新高地具有重要意义。基于资源配置理论,研究发现苏南在创新要素流动与跨区域协同方面具有优势,但仍存在产权激励缺位、市场激励不足等问题。应构建高效产权激励机制、强化科技成果转化体系,完善市场导向的企业主导创新体系,推动苏南由创新资源集聚区迈向高效配置区,夯实苏南在全国区域创新格局中的战略地位。 展开更多
关键词 区域创新 创新高地 创新集群 产业集群 资源配置理论
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基于fsQCA与NCA的医联体绩效提升路径研究
11
作者 李星星 张柠 《中国医院》 北大核心 2026年第1期7-11,共5页
目的:识别影响医联体建设高绩效的关键要素与等效驱动路径,判定是否存在单一必要条件,并为政策优化与组织治理提供可操作的证据基础。方法:基于北方某特大型城市医联体建设的全面调查数据,使用NCA与fsQCA结合的方法探索医联体绩效水平... 目的:识别影响医联体建设高绩效的关键要素与等效驱动路径,判定是否存在单一必要条件,并为政策优化与组织治理提供可操作的证据基础。方法:基于北方某特大型城市医联体建设的全面调查数据,使用NCA与fsQCA结合的方法探索医联体绩效水平提升的路径。结果:分析结果显示不存在单一必要条件,信息平台建设与区域资源共享成为瓶颈因素。fsQCA识别5条实现高绩效的组合路径,其中“区域资源共享+信息平台建设”是构成多条高绩效路径的普遍性核心条件。结论:医联体建设高绩效源于多要素协同,建议优先推进区域资源共享和信息平台一体化,因地制宜叠加资源下沉与支付方式改革,形成适配不同发展阶段医联体的可替代、可组合路径。 展开更多
关键词 医联体 医联体建设 绩效水平 定性分析
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医务社工赋能城市医疗集团基层健康服务实践探索
12
作者 彭雅莲 张雨萍 +4 位作者 李嘉玲 李文华 陈淑华 杨哲 劳炜东 《中国医院》 北大核心 2026年第3期87-90,共4页
随着社会经济和医疗卫生事业的发展,居民的健康需求逐渐从疾病治疗向疾病预防转变。医务社会工作成为大型医院与基层医疗卫生机构相互联系的纽带,对推进紧密型医联体建设、强化基层医疗卫生服务起到功能整合的作用。本文以某大型公立医... 随着社会经济和医疗卫生事业的发展,居民的健康需求逐渐从疾病治疗向疾病预防转变。医务社会工作成为大型医院与基层医疗卫生机构相互联系的纽带,对推进紧密型医联体建设、强化基层医疗卫生服务起到功能整合的作用。本文以某大型公立医院医务社工助力城市医疗集团基层健康服务为例,从“预防-治疗-康复”3个层面出发,探索“院前-院中-院后”实践路径,搭建联动平台、强化支持网络、创新服务形式,强化医院和城市医疗集团建设联动,并对服务过程中遇到的问题进行分析,提出对策建议。 展开更多
关键词 公立医院 医务社会工作 城市医疗集团 医联体
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单细胞多组学数据的多尺度双对齐深度聚类方法
13
作者 靳志成 张奕 +4 位作者 李玉茹 苏辰 田野 王银 冯茜 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期102-109,共8页
单细胞聚类分析是解析细胞异质性的关键步骤,但现有单细胞聚类方法在整合多组学数据时仍面临跨组学局部和全局关联建模不足、特征冗余与噪声干扰、以及共识聚类空间构建困难的问题。针对上述问题,提出了一种新颖的单细胞多组学聚类方法... 单细胞聚类分析是解析细胞异质性的关键步骤,但现有单细胞聚类方法在整合多组学数据时仍面临跨组学局部和全局关联建模不足、特征冗余与噪声干扰、以及共识聚类空间构建困难的问题。针对上述问题,提出了一种新颖的单细胞多组学聚类方法——多尺度双对齐深度聚类(scMDDC)。scMDDC首先通过多尺度融合策略捕获细胞间的局部和全局关系,有效地提取了细胞间的复杂交互模式;其次,通过对比对齐和细胞对齐减少了组间冗余信息,突出了组间特异性信息;最后,通过多组学协同聚类策略迭代式地将不同组学数据视为锚点指导其他组学的聚类过程,实现了组间信息的互补和增强共识。在多个真实数据集上的实验结果表明,相较于八个基准模型,scMDDC在聚类准确性、调整兰德指数等多个聚类评价指标上均取得了显著的性能提升。scMDDC不仅为单细胞多组学数据分析提供了一种新的有效方法,也进一步提升了细胞类型识别的精度。 展开更多
关键词 多尺度融合 多组学聚类 对比学习 对齐 协同策略
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基于BIRCH聚类的光伏集群发电功率预测研究
14
作者 文贤馗 何明君 +2 位作者 周科 李晓江 唐乾 《太阳能学报》 北大核心 2026年第2期60-66,共7页
针对分布式光伏功率预测中存在的原始数据有限问题,提出一种基于中位数与平均数为计算指标,结合BIRCH聚类方法进行集群划分,并采用集群累加法的预测框架。通过分别对各集群建立多种预测模型进行光伏功率预测,最终汇总各集群结果,实现对... 针对分布式光伏功率预测中存在的原始数据有限问题,提出一种基于中位数与平均数为计算指标,结合BIRCH聚类方法进行集群划分,并采用集群累加法的预测框架。通过分别对各集群建立多种预测模型进行光伏功率预测,最终汇总各集群结果,实现对区域分布式光伏出力的整体预测。基于贵州省某区域20座分布式光伏电站的实际数据开展仿真分析,实验结果表明,所提方法预测精度较高,能满足实际应用需求。 展开更多
关键词 分布式能源 光伏 聚类算法 功率预测 BIRCH聚类
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基于加权自然近邻和测地距离的密度峰值聚类算法
15
作者 万芳 魏立力 刘国军 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期91-101,共11页
密度峰值聚类算法(DPC)是一种高效简单的聚类方法,只需要一个参数便可以识别所有的聚类中心且无须迭代处理。然而,该算法在应对复杂数据结构时仍存在如下局限性:首先,聚类结果易受截断距离的影响;其次,基于欧氏距离的度量方式往往忽略... 密度峰值聚类算法(DPC)是一种高效简单的聚类方法,只需要一个参数便可以识别所有的聚类中心且无须迭代处理。然而,该算法在应对复杂数据结构时仍存在如下局限性:首先,聚类结果易受截断距离的影响;其次,基于欧氏距离的度量方式往往忽略流形数据集的几何结构,进而影响聚类结果的准确性。为解决上述问题,提出了一种基于加权自然近邻和测地距离的密度峰值聚类算法(DPC-WNNN-GD)。该算法综合分析样本的局部和全局信息,结合加权自然近邻重新定义局部密度,平衡样本间的密度差异并消除截断距离对聚类结果的影响;而且,将欧氏距离替换为测地距离以此来更好地适应流形数据集的数据结构。在合成和真实数据集上将DPC-WNNN-GD与DPC算法以及相关改进算法进行对比,实验结果表明DPC-WNNN-GD展现出更优异的聚类性能。 展开更多
关键词 聚类分析 密度峰值聚类 测地距离 加权自然近邻
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基于改进模糊C均值聚类的科技企业财务数据异常检测
16
作者 杨晓琳 张喆瑛 《计算机应用文摘》 2026年第3期218-220,共3页
现有财务数据异常检测方法多依赖于人工特征工程或单一特征融合策略,难以适应科技企业财务数据的异构性及非均衡分布,导致误报率偏高、结果稳定性不足。为此,文章提出一种基于改进模糊C均值聚类的科技企业财务数据异常检测方法。首先,... 现有财务数据异常检测方法多依赖于人工特征工程或单一特征融合策略,难以适应科技企业财务数据的异构性及非均衡分布,导致误报率偏高、结果稳定性不足。为此,文章提出一种基于改进模糊C均值聚类的科技企业财务数据异常检测方法。首先,采用改进的模糊C均值聚类算法对经过预处理的科技企业核心财务数据进行簇群划分,形成与正常运营模式匹配的财务特征簇。在此基础上,融合隶属度与距离两个维度,构建数据异常判定规则。最后,通过隶属度计算和规则校验,输出异常检测结果并标注异常类型。实验结果显示,该方法平均误报率仅为4.6%,异常识别置信度的四分位距较两种对比方法分别缩小41.2%和35.7%,表现出较低的误报率与更高的检测稳定性。 展开更多
关键词 改进模糊C均值聚类 科技企业 簇群划分 财务数据 异常检测
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基于张量低秩学习的多视图子空间聚类方法
17
作者 史德胜 徐鹤 李鹏 《数据采集与处理》 北大核心 2026年第1期215-230,共16页
多视图聚类是一种机器学习技术,通过整合多源信息可以显著提升聚类性能。然而,现有方法在处理多视图数据时未能充分利用张量低秩表示与亲和度矩阵之间的内在相关性,同时在应对数据缺失、噪声和异常值时表现不佳。为解决这些问题,提出了... 多视图聚类是一种机器学习技术,通过整合多源信息可以显著提升聚类性能。然而,现有方法在处理多视图数据时未能充分利用张量低秩表示与亲和度矩阵之间的内在相关性,同时在应对数据缺失、噪声和异常值时表现不佳。为解决这些问题,提出了一种基于张量低秩学习的多视图子空间聚类方法。该方法通过对数据样本施加低秩约束,深入挖掘数据点之间的高阶关联性,精确识别数据的子空间结构。同时,引入张量奇异值分解和加权张量核范数最小化方法,对亲和度矩阵进行优化,将聚类问题转化为一个凸优化问题求解,确保了模型的鲁棒性和效率。此外,所提方法在捕捉多视图数据复杂关联性方面表现出色,能够更准确地识别数据的潜在子空间结构。实验结果表明,所提方法在4类基准数据集上的性能优于现有方法,具有高的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 多视图聚类 张量低秩 子空间聚类 高阶关联性 张量分解
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基于强化学习的办电服务指令分簇调度技术
18
作者 严嘉正 张俊超 +2 位作者 韩伟东 马占海 雷晓萍 《电子设计工程》 2026年第3期36-39,44,共5页
办电服务指令具有较高的灵活性和复杂性,导致调度期间并行处理时间长、簇间传输产生开销大等问题。为此,提出基于强化学习的办电服务指令分簇调度技术。设计非对称动态分簇结构并对指令进行排序,确保办电服务在应对各类指令时能够保持... 办电服务指令具有较高的灵活性和复杂性,导致调度期间并行处理时间长、簇间传输产生开销大等问题。为此,提出基于强化学习的办电服务指令分簇调度技术。设计非对称动态分簇结构并对指令进行排序,确保办电服务在应对各类指令时能够保持高效、有序。考虑长期服务效率累积的影响,结合强化学习算法中Q值学习方法效益聚类分配法,对累积效益值进行动态调整与优化。结合整数线性规划方法,构建办电服务指令分簇调度函数,并确定约束条件,实现办电服务指令分簇调度。由实验结果可知,该技术耗费的并行处理时间最少,8个指令共耗费的处理时间为105 ms,且簇间传输产生的开销仅为227 bit,说明使用该技术调度效率较高。 展开更多
关键词 强化学习 办电服务指令 分簇调度 非对称动态分簇结构 Q值学习
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基于UMAP降维的贝叶斯标签传播的谱聚类算法
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作者 张克聪 李顺勇 《云南民族大学学报(自然科学版)》 2026年第1期129-138,共10页
在高维数据聚类中,数据噪声对算法性能影响显著,因此降维处理十分必要.谱聚类在复杂数据结构上表现良好,其正则化形式虽能提升平滑性与拟合效果,但仍存在局限.传统方法常对图拉普拉斯矩阵的特征向量采用K均值等算法聚类,其特征向量的聚... 在高维数据聚类中,数据噪声对算法性能影响显著,因此降维处理十分必要.谱聚类在复杂数据结构上表现良好,其正则化形式虽能提升平滑性与拟合效果,但仍存在局限.传统方法常对图拉普拉斯矩阵的特征向量采用K均值等算法聚类,其特征向量的聚类质量直接影响最终结果,故需选择更为可靠的特征向量聚类方法.针对以上问题,文章提出了基于贝叶斯标签传播的正则化谱聚类算法(BLP-RSC),使用UMAP方法对原始高维数据进行降维,以减少噪声与冗余信息的影响,采用正则化谱聚类对降维后数据进行谱分解,得到对应的特征向量,基于贝叶斯相关理论构建可靠样本选择机制,筛选出高置信度的样本点作为初始标签集,最后通过标签传播算法对特征向量进行聚类,并在5个UCI真实数据集上验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 正则化谱聚类算法 标签传播算法 贝叶斯理论 模型拟合 聚类效果
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基于类内类间距离的KL散度聚类分割算法
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作者 刘璐 吴成茂 《计算机系统应用》 2026年第3期160-169,共10页
当前基于KL散度的模糊聚类分割研究面临两个核心挑战:(1)如何有效平衡算法的抗噪性与计算效率,以满足实时性应用需求;(2)如何避免非凸目标函数导致的局部最优问题,提升在复杂图像上的准确性和稳定性.针对以上问题,本文提出了一种融合类... 当前基于KL散度的模糊聚类分割研究面临两个核心挑战:(1)如何有效平衡算法的抗噪性与计算效率,以满足实时性应用需求;(2)如何避免非凸目标函数导致的局部最优问题,提升在复杂图像上的准确性和稳定性.针对以上问题,本文提出了一种融合类内类间距离测度与KL散度的快速模糊聚类图像分割算法.首先,摒弃了仅最小化类内距离的传统思想,通过构建类内距离最小化与类间距离最大化之差作为新目标测度,使得类内距离尽量最小化而类间距离尽量最大化,保证了样本点归类时能精确地找到相应的类别,提高样本分类的准确性.其次,将KL散度与图像直方图相结合,一方面利用KL散度增强对噪声和非均匀数据的鲁棒性,另一方面借助直方图大幅减少算法迭代的计算数据量,在提升区域一致性的同时确保了算法的高效性,有效解决了现有方法在鲁棒性、准确性与实时性难以兼得的困境,使得算法在医疗、智能驾驶、机器人导航等领域更适用.通过大量不同种类图像分割测试结果证实,本文所提出的新类内类间基于KL散度的模糊C均值聚类算法是有效的,尤其分割噪声较大的大篇幅图片时分割效果较好,既能去除噪声又能满足实时性分割要求. 展开更多
关键词 聚类分析 模糊C均值聚类 类内类间距离 KL散度 图像分割 噪声鲁棒性 直方图 实时性
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