一种使用属性表的快速概念聚类算法

形式概念分析是一种用于概念聚类的无监督机器学习技术,在数据挖掘、信息检索等很多领域中得到了应用．将概念搜索空间重新组织成一棵前缀树,并构造了一张属性表,利用表中保存的数据对前缀树进行剪枝,使概念聚类的过程仅在一些有效的子空间中执行,进而提出了一种使用属性表的快速概念聚类算法．实验结果表明,该算法在稠密和稀疏的形式背景下均优于NextClosure算法．     

模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法

模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一．简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质；并在此基础上．指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足，进而提出一种改进算法；最后，将算法应用到英语借词之中，给出计算结果．结果表明，改进算法具有较好的稳定性和较高的精确度．     

一种基于聚类的粗糙集连续属性的离散化算法

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具。粗糙集理论只能对离散属性进行处理，而不能处理连续属性。中针对这一缺陷，利用连续数值属性有序性的性质和统计方差理论，提出了一种基于聚类的连续属性离散化算法。运用典型数据将本算法与现有方法进行了比较分析，得到了满意的结果。     

基于信息熵的符号属性精确赋权聚类方法

对符号类型数据聚类时,一些常用算法通常随机选择初始聚类中心,然而随机选择的中心与实际类中心可能存在较大偏差,因此,会导致聚类迭代次数的增加及聚类精度上的不足。提出一种基于信息熵对符号属性进行赋权的新方法,新方法改进了以往提出的对象密度概念及计算方法,从而弥补了以往方法在计算对象密度时没有 区分每个属性在计算密度时的贡献度,从而可能选择密度大的边界点作为聚类中心,影响聚类效果的不足。提出的新方法优化了初始聚类中心的选择,一些高质量的聚类中心被选出用于聚类。最后通过Matlab编程实现新方法的聚类过程。实验显示,新方法聚类的结果在一些指标上要好于已有方法     

一种改进的模糊聚类算法

针对现有聚类算法在参数输入、停机条件等方面存在诸多人为控制因素的问题,采用信息熵理论使聚类标准客观化,同时结合模糊聚类的思想,以隶属度作为信息熵计算的基础,并采用谱系的方法确定聚类数目,从而改进模糊聚类算法.研究表明,提出的基于信息熵的算法能够比较客观、科学地反映实际聚类情况.     

刑事案件的属性约简聚类算法研究

为发现刑事案件的发案规律与特点,从而及时预防和打击犯罪,提出了刑事案件的属性约简K-means聚类算法。该算法应用粗糙集的属性约简算法消除冗余属性,利用各属性的重要度确定其权值,并在此基础上以改进的K-means聚类算法进行聚类分析。最后应用某地区刑事案件相关数据对算法的正确性与有效性进行了验证,实验表明该方法的优势在于降低了数据规模,并获得较高且稳定的准确率。     

基于属性分组的子空间聚类算法研究

针对分类数据,基于属性分组技术和多目标聚类质量函数,提出一种子空间聚类算法.该算法采用属性分组技术,将高相关属性划分到同属性组中,利用同组属性相关性度量属性权重值,构建属性软子空间;采用基于多目标的聚类质量函数,判断整体聚类效果,通过迭代优化簇集结构,达到最佳的数据划分状态.在人工合成数据集和UCI数据集上,实验验证了该算法的正确性、高效性和可靠性.     

基于模拟退火算法的属性均值聚类算法

基于对属性均值聚类算法和求解全局优化问题的方法的分析,提出了基于模拟退火算法的属性均值聚类算法。数值计算表明该算法是一个具有全局最优解的聚类方法。     

一种改进的灰色聚类方法

作者对灰色聚类方法进行改进，提出了一种新的灰色聚类方法－－改进灰色聚类方法，给出了此方法进行聚类的步骤，并结合实例说明其应用及优点。     

基于邻接距离的属性动态聚类算法

基于邻接距离属性动态聚类算法采用能综合反映属性名称相似性和语义相似性的“邻接距离”,提高了属性匹配的准确率;以类内损失、类间损失之和最小化为准则,使用动态聚类算法对相似属性进行匹配,不需要设置聚类参数,避免了人为造成的误差。     

新西兰产业集群政策之分析：批判的回顾

在过去的10年当中,产业集群提升一直为广大政策制定者和研究者所青睐。一些产业集群政策所取得的成效并非如预期所愿。新西兰政府在全国大范围多产业的推行产业集群政策,其结果也是差强人意。新西兰集群发展政策具有四大特点。而且就新西兰集群政策的经验教训给出建议。     

2008—2016 年我国篮球研究热点问题的聚类分析——以12种体育核心期刊为例

运用文献资料法、词频统计、共词分析法和数理统计法,对12 种中文体育核心期刊中有关篮球研究的科研论文统计分析。结论：我国篮球研究总体数量呈现下降的趋势;从核心期刊刊载篮球科研论文的刊物排前的为北京体育大学学报和体育文化导刊等;篮球科研中有较为稳定的核心作者。经统计分析得到5 类篮球研究热点：男女篮球技战术在赛事中的经济与文化研究;竞技篮球;CUBA;运动员和篮球裁判员;后备人才,以期探索近几年我国篮球研究热点,并为后续研究提供相应的参考价值。     

粗糙集连续属性量化算法的灵敏度分析

简要介绍了粗糙集连续属性的一种量化算法—基于VDM (ValueDifferenceMetric)度量的划分法 ,并用该算法对实验数据为取自UCI机器学习数据库中心的数据集Iris进行量化 ,再对量化后的属性领域进行灵敏度分析     

一种新的导音辅助OFDM符号定时算法

提出的算法仅利用一个导音符号来进行符号定时恢复，适合与突发模式的正交频分多路(OFDM)信号，而且OFDM帧同步和符号同步能一次完成，简化同步实现的复杂度，算法采用自相关计算，对载波频率偏移具有较强的鲁棒性。仿真结果表明，即使在频率选择性衰落信道中，提出的算法也能快速地实现符号定时同步。     

一种适用于QAM信号的符号定时同步算法

在全数字接收机中,符号定时同步是信号解调的关键技术之一,其性能的好坏直接影响整个算法解调的性能。针对QAM信号的符号定时同步问题,文章在传统最大平均功率算法的基础上,提出一种联合估计方法。利用一种结构简单的插值滤波器对信号进行二倍插值滤波,然后通过最大平均功率算法求出平均功率值最大的点作为最佳采样点,在信噪比较低时,不需要很高的采样率和复杂的算法就能够保证较高的估计精度。仿真结果表明新算法具有运算复杂度低、估计精度高和抗干扰能力强等优点,能够实现QAM信号的快速同步。     

多径衰落信道下的正交频分复用符号同步算法

传统的基于循环前缀的正交频分复用同步最大似然算法,在多径衰落信道下,由于多径时延和多普勒频移的缘故,部分循环前缀受到码间干扰,相关运算的峰值不明显,而且具有峰值平顶效应,在不加优化的条件下,几乎不可以使用.现提出了一套改进方案,根据信噪比的高低和多径时延的大小,动态调整参与相关运算的循环前缀长度,并采用多点相关求均值的方法.仿真结果表明,该方案在信噪比低的高斯白噪声信道和多径衰落信道下,均可以得到尖锐的相关峰值,显著减少多径衰落信道下的峰值平顶效应,并且提高符号同步精度.     

古陶瓷研究中的模糊聚类分析算法

介绍一种具体的模糊聚类分析数学模型和程序设计方法,对古钧瓷胎和釉的36种微量元素进行了分析,得到了古钧瓷胎和釉的原料产地和分类的信息。     

模糊聚类分析在确定原油加工方案中的应用

为了保证连续生产，不同原油常采用相同的加工方案和操作参数，干扰了装置的平稳生产，严重影响了企业的安全生产和经济效益．由于化学组成和物理性质相近的原油，在加工方案和加工过程中所遇到的问题也极为相似．所以本文运用模糊聚类分析，以相似度为唯一标准，将反映待加工原油性质的密度、粘度、酸值、凝点、残炭、硫含量等六项指标与已加工过原油的性质指标进行归类处理，按不同截值进行分类，参照同一类别的原油加工方案和操作参数来确定待加工原油的加工方案和操作参数．结果表明，当截值λ＝０．９５时，待加工原油与米纳斯原油仍具有较高的相似度，与传统的原油评价结论一致，此方法克服了原油评价滞后于加工生产的现象，具有较高的时效性和现实意义，对炼厂优化和平稳生产具有指导作用．     

模糊聚类分析在数字水印算法设计中的应用

基于人眼的视觉系统(HVS),将模糊聚类分析的的基本思想应用于静态图像数字水印算法设计。该算法根据模糊聚类分析思想,结合人眼特性将图像中的像素点进行分类,自适应的确定水印的嵌入位置。并可根据实际用途要求,确定分类数,按不同要求对图像像素进行分类选择,在现有技术条件下即可实现一种乃至多种水印的嵌入,更具广泛应用性。     

基于聚类分析的属性数据挖掘技术

数据挖掘作为一门新兴的数据处理技术已受到人们广泛的关注，聚类分析技术是数据挖掘中的一种重要技术，本文介绍一类数值数据的挖掘方法，同时提出一个基于属性划分的聚类分析方法。