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基于密度增量算法的实时无线电频谱态势监测方法
本专利申请涉及无线电频谱监测和可视化分析领域,提出了一种基于密度增量算法的实时无线电频谱态势监测方法。现有技术主要依赖频谱数据进行监测,但存在处理复杂信号和干扰源的困难,以及实时性不足的问题。本提案通过引入基于密度的...
蒲剑苏 黄锦岳 任子龙 何逸蕾张煜 段庆潮 朱正国 朱焱麟
基于半监督和增量算法的微博热点话题检测方法
作为Web2.0时代的新生网络应用形式,微博因其传播速度快、互动性强等特点,自诞生后便迅速发展,成为国内焦舆情规模最大的网络社交平台。由于微博较强的易传播性和易扩散性,热点事件在其发酵下,容易发生网络暴力、恶意造谣等消...
邓宇浩
关键词:主题模型增量聚类半监督学习
基于图的半监督增量算法研究
李泽正
一种基于社区检测的增量算法
本发明公开了一种基于社区检测的增量算法,其特点是采用Community社区概念和Online‑Offline两阶段框架并引入IMC概念,由文档表征词向量、文档的表征关键词与文档的命名实体识别预测词共同经相似度计算方法...
杨佳乐程大伟罗轶凤钱卫宁周傲英
考虑边界样本邻域归属信息的粗糙K-means增量算法被引量:7
2022年
在原有数据结果的基础上,如何对新增数据进行归属度量分析是提高增量质量的关键,现有增量算法更多地是考虑新增数据的位置分布,忽略其邻域数据点的归属信息.在粗糙K-means算法的基础上,针对边界区域新增数据点的不确定性信息处理,提出一种基于邻域归属信息的粗糙K-means增量算法.该算法综合考虑边界区域新增数据样本的位置分布及其邻域数据点的簇归属信息,使得新增数据点与各簇的归属度量更为合理;此外,在增量过程中,根据新增数据点所导致的簇结构的变化,对簇进行相应的合并或分裂操作,使簇划分可以自适应调整.在人工数据集和UCI标准数据集上的对比实验结果验证了算法的有效性.
马福民孙静勇张腾飞
关键词:增量聚类
基于深度嵌入模型的蛋白质组学质谱图增量算法
蛋白质组学是系统化研究蛋白质组成及功能的新兴学科,主要通过酶解、分离、蛋白质序列/谱图库搜索流程来完成对蛋白质进行定性及定量操作。在鸟枪法蛋白质组学实验中,通常会存在高度冗余谱图数据导致的重复搜索,以及候选库不能包含太多...
张保国
关键词:蛋白质组学增量聚类翻译后修饰
文献传递
一种基于社区检测的增量算法
本发明公开了一种基于社区检测的增量算法,其特点是采用Community社区概念和Online‑Offline两阶段框架并引入IMC概念,由文档表征词向量、文档的表征关键词与文档的命名实体识别预测词共同经相似度计算方法...
杨佳乐程大伟罗轶凤钱卫宁周傲英
文献传递
增量算法的研究
分析技术是数据挖掘技术领域中的重要组成部分,在多个领域中有着广泛的应用。随着数据的不断增长,如何从海量数据中高效地获取信息成为算法如今研究的重点。传统静态算法无法在前获取全部数据,导致时效性较差,在大...
姚琳燕
关键词:增量式聚类K近邻
文献传递
基于簇特征的增量算法
2019年
针对传统算法无法处理大规模数据的特点,结合增量算法和簇特征的思想,在初始阶段,采用基于距离的K-means算法获取相应簇的特征。根据簇特征,并结合K最近邻(KNN)的思想处理增量,提出了基于簇特征的增量算法。提出的方法已经在加州大学尔湾分校(UCI)机器学习库中提供的真实数据集的帮助下得到验证。实验结果表明:提出的增量方法的精度较普通K-means算法和原始增量K-means算法有明显提高。
姚琳燕钱雪忠樊路
角度度量的动态增量算法被引量:4
2019年
为了探讨元素之间的夹角对增量算法的影响,受基于角度的异常点检测算法的启发,论文建立了一种基于角度度量的(Incremental Clustering Algorithm Based on Angle)动态增量算法模型,利用元素之间的夹角对增加的数据进行合理的分配。针对KFCM(Kernal Fuzzy Cluster Method)算法随机获取中心的缺陷,论文利用平均距离对算法做出改进,使KFCM算法能自动获取中心。由于核函数对结果有很大影响,对于如何选择核函数文中做了进一步的研究。实验结果表明针对不断增加的数据,本算法能够有效的处理各种数据集。
何云斌孙暖万静李松
关键词:KFCM核函数

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孙焕良
作品数:110被引量:307H指数:10
供职机构:沈阳建筑大学
研究主题:数据挖掘 查询算法 聚类分析 查询 KNN
于翔
作品数:15被引量:30H指数:3
供职机构:哈尔滨工程大学动力与能源工程学院
研究主题:数据挖掘 聚类 增量聚类算法 数据流 网格
姜云飞
作品数:5被引量:10H指数:2
供职机构:福州大学
研究主题:聚类 生源 动态数据 数据挖掘 增量聚类算法
谢静
作品数:4被引量:2H指数:1
供职机构:广西大学
研究主题:人工免疫 AINET 增量聚类 增量聚类算法 WEB挖掘技术
孙小林
作品数:18被引量:80H指数:6
供职机构:华中科技大学
研究主题:本体 描述逻辑 数据挖掘 访问控制 语义WEB