赵雪涵
- 作品数：8 被引量：6H指数：1
- 供职机构：西安理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于密度聚类的自适应轨迹预测方法
- 本发明公开了基于密度聚类的自适应轨迹预测方法，包括轨迹建模阶段和轨迹更新阶段，轨迹建模阶段通过对新产生的移动报告进行栅格化处理得到移动点并划分为6个移动点子集，采用基于限定区域数据抽样的密度聚类算法对6个移动点子集聚类形...
- 周红芳张国荣赵雪涵郭杰段文聪王心怡何馨依
- 文献传递
- 基于限定区域数据取样的密度聚类算法被引量：5
- 2012年
- 传统密度算法DBSCAN与DBRS的缺点在于时间性能和聚类精度均较低,为此,提出一种结合限定区域数据取样技术的密度聚类算法——DBLRS。该算法在不增加时间和空间复杂度的基础上利用参数Eps查找核心点的邻域点和扩展点,并在限定区域(Eps,2Eps)内进行数据抽样。实验结果表明,限定区域内选取代表点进行簇的扩充降低了大簇分裂的概率,提高了算法效率与聚类精度。
- 周红芳赵雪涵周扬
- 关键词：密度聚类代表点
- 基于密度聚类的自适应轨迹预测方法
- 本发明公开了基于密度聚类的自适应轨迹预测方法，包括轨迹建模阶段和轨迹更新阶段，轨迹建模阶段通过对新产生的移动报告进行栅格化处理得到移动点并划分为6个移动点子集，采用基于限定区域数据抽样的密度聚类算法对6个移动点子集聚类形...
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- 文献传递
- 基于限定区域数据取样的密度聚类方法
- 基于限定区域数据取样的密度聚类方法，定义L表示核心点列表，S表示限定区域集合，先输入控制参数(Eps，MinPts)和数据集D，经聚类后，输出聚类结果。本发明在不增加时间和空间复杂度的基础上利用参数Eps查找核心点的邻域...
- 周红芳王啸赵雪涵段文聪郭杰张国荣王心怡何馨依
- 文献传递
- 基于频繁模式的选择性集成
- 2013年
- 针对集成学习方法在处理大规模数据集时具有计算复杂度高、基分类器数目多、分类精度不理想的问题,提出一种基于频繁模式的选择性集成算法.该算法利用频繁模式挖掘的原理,将未剪枝的集成分类器和样本空间映射为事务数据库,并利用布尔矩阵存储分类结果,然后从中挖掘频繁基分类器组成最终的集成分类器,达到选择性集成的目的.实验结果表明,与集成分类算法Bagging、AdaBoost、WAVE和RFW相比,该算法减小了集成分类器的规模,提高了集成分类器的分类精度和分类效率.
- 周红芳王啸赵雪涵饶元
- 关键词：大规模数据集事务数据库布尔矩阵
- 基于频繁模式的选择性集成分类方法
- 基于频繁模式的选择性集成分类方法，首先将未剪枝的集成分类器和样本空间映射为事务数据库，并利用布尔矩阵存储集成分类器对样本进行分类，然后根据分类结果从布尔矩阵中选择分类性能较好的基分类器构成最终的选择性集成分类器。本发明综...
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- 文献传递
- 一种确定最佳聚类数的方法
- 一种确定最佳聚类数的方法，通过有效性指标Q(C)来评估数据集的聚类效果，聚类有效性指标Q(C)取最小值时所对应的聚类数为最佳聚类数。本发明提出新的数据相似度度量方法，结合层次聚类，按照自底向上地生成所有可能的聚类划分，并...
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- 基于密度聚类的用户轨迹预测算法研究
- 移动轨迹数据记录着移动对象在真实世界的活动,而这些活动往往体现了该移动对象的意图、喜好和行为模式。通过对轨迹数据的挖掘,可以为用户提供各种形式的增值服务和工具,这就催生了基于位置的服务和智能应用软件的研究与发展。因此,对...
- 赵雪涵
- 关键词：密度聚类
- 文献传递
