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为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架.该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据特征权值重新聚类,之后再次学习特征权值,该过程反复迭代,直至算法收敛或达到指定的迭代次数.欧几里德空间内基于距离、基于密度的聚类算法均适用于本框架.基于本框架,采用模糊C均值聚类算法(FCM)、密度聚类算法(DBSCAN),并通过信息增益特征评价、ReliefF特征评价方法,对多个UCI数据集进行了实验,验证了该框架的有效性. 相似文献
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在"数据流分析"这一数据挖掘的应用领域中,常规的算法显得很不适用.主要是因为这些算法的挖掘过程不能适应数据流的动态环境,其挖掘模型、挖掘结果不能满足实际应用中用户的需求.针对这一问题,本文提出了一种基于网格和密度的聚类方法,来有效地完成对数据流的分析任务.该方法打破传统聚类方法的束缚,把整个挖掘过程分为离线和在线两步,最终通过基于网格和密度的聚类方法实现数据流聚类. 相似文献
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将先进的K-均值聚类理论引入到分形图像编码领域,是目前国际学术界的研究热点之一.本文全面分析了K-均值聚类的初始聚类中心选取问题,给出了基于均值一标准差的初始聚类中心选取新方案,并据此提出了一种新的快速分形图像编码算法.仿真实验表明,本文所提出的快速分形图像编码算法是一种高效的图像压缩方法,不仅其压缩效果明显优于传统K_均值聚类分形图像压缩方案,而且具有较短的编码时间.同时,该算法还具有较强的通用性与适应性(传统K-均值分形编码方法对于纹理图像压缩效果较差,而本文算法的压缩效果却较理想). 相似文献
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作为神经网络的一种方法,自组织特征映射在数据挖掘、模式分类和机器学习中得到了广泛应用.本文详细讨论了自组织特征映射的聚类算法的工作原理和具体实现算法.通过系统仿真实验分析,SOFMF算法很好地克服了许多聚类算法存在的问题,在时间复杂度上具有良好的性能. 相似文献
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本文分析了聚类的思想,将免疫原理引入到遗传算法并应用于聚类分析过程中,提出了改进的免疫遗传算法(MIGA).该算法借鉴了免疫算法中有关浓度的定义,并使用了GA算法中交叉和变异的思想.通过实验显示该方法优于基本的遗传算法. 相似文献
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目的:利用遗传算法全局和局部搜索力强的优势,进行非线性药动学参数估算。方法:以最小二乘法建立目标函数,拟合一室模型血管外给药的药-时数据。结果:遗传算法与传统经典方法拟合的药动学参数无显著性差异(P>0.05),通过算例验证了其处理非线性药动学问题的有效性。结论:遗传算法适用于估算非线性药室模型的药动学参数。 相似文献
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目的:优化汉防己甲素壳聚糖微球的制备工艺参数。方法:应用人工神经网络建模结合遗传算法寻优,确定反应温度、搅拌速率、乳化剂浓度、交联剂用量,提高微球载药量、包封率,优化微球粒径,降低跨距,实现微球制备工艺参数及其多指标的同步优化。结果:优化的模型结果为反应温度18.2℃、搅拌速率1167.6r·min-1、乳化剂浓度12.2%、交联剂用量1.5mL,微球的载药量43.2%、包封率49.5%,粒径8.6μm、跨距1.0,验证试验数据与模型优化预测结果吻合。结论:应用人工神经网络建模结合遗传算法寻优,可以实现汉防己甲素壳聚糖微球的制备工艺参数及其多指标的同步优化。 相似文献
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目的:采用小生境遗传算法两目标优化金莲花的醇提工艺。方法:以乙醇体积分数、提取时间、提取次数、乙醇用量为考察因素,以出膏率和总黄酮含量为评价指标,采用正交试验并结合小生境遗传算法两目标优选金莲花的醇提工艺。结果:最优的醇提工艺为乙醇体积分数为70.47%,提取时间为1.2 h,提取次数为3次,乙醇用量为生药量的11.46倍。在此条件下,金莲花醇提的出膏率、总黄酮质量分数分别为39.86%和11.49%。结论:所选工艺合理、可行,可用于金莲花的提取,表明小生境遗传算法可用于选择药材的提取条件。 相似文献