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基于分组的密度聚类算法研究

基于分组的密度聚类算法研究

作者：李永彪西北师范大学

学位级别：硕士

聚类算法一直是解决无标签数据标注问题的有效手段。由于基于密度的聚类算法具有识别非凸数据集的能力,所以其一直是聚类算法中的研究热点。针对密度聚类算法需要计算两两样本间的相似性,以及密度半径难以取值的问题,本文提出了一系列... 详细信息

聚类算法一直是解决无标签数据标注问题的有效手段。由于基于密度的聚类算法具有识别非凸数据集的能力,所以其一直是聚类算法中的研究热点。针对密度聚类算法需要计算两两样本间的相似性,以及密度半径难以取值的问题,本文提出了一系列改进方法。本文的研究内容如下:(1)针对密度峰值聚类算法(DPC)需要人工选择中心,且计算密度时需要计算两两样本间相似性的问题,本文提出了一种基于分组与传递性的密度聚类算法(GDC)。首先,对数据进行分组并计算每个组的密度,根据阈值将组分为核心组或边界组;其次,将两两距离小于阈值的核心组合并;再次,将与簇中样本距离小于阈值的边界组合并;从次,将未被分配且密度非零的边界组分配到与其最近中心对应的簇中;最后,将仍没有被分配的组标注为噪声。通过实验分析,GDC相比较于对比算法在准确度上有所提升。(2)针对GDC难以处理多噪声复杂数据以及DBSCAN过度识别噪声的问题,本文提出了一种基于分组与最小生成树的密度聚类算法(MST-GDC)。首先,对数据进行分组并计算每个组的密度,根据阈值将组分为核心组或边界组;其次,使用核心组构建最小生成树,将权值大于阈值的边进行“切除”;再次,将边界组划分到与其距离小于阈值的簇;最后,将剩余边界组标注为噪声。通过实验分析,相比较于对比算法MST-GDC在准确度上有所提升。(3)针对MST-GDC效率仍然不够高的问题,本文提出了一种基于网格与最小生成树的密度聚类算法(MST-GRDC)。首先,通过构建网格快速完成分组,根据阈值将组分为核心组或边界组;其次,搜寻相邻核心组快速构建最小生成树,完成“切边”;最后,使用MST-GDC相同的方法完成边界组的分配。通过实验分析,MST-GRDC在保障算法准确度的同时,有效解决了本文MST-GDC的问题。

关键词：密度聚类分组聚类网格聚类最小生成树

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改进密度聚类的激光雷达障碍物检测方法

北京航空航天大学学报 2023年第10期49卷 2608-2616页

作者：牛国臣王月阳田一博中国民航大学机器人研究所天津300300

针对无人车在园区环境下采集的激光三维点云中远距离障碍物易漏检、相邻障碍物存在欠分割和过分割且算法耗时较大等问题,根据激光束在水平和垂直方向上的分布不同,通过自适应调整聚类半径,提出了改进的具有噪声基于密度的空间聚类(DBSC... 详细信息

针对无人车在园区环境下采集的激光三维点云中远距离障碍物易漏检、相邻障碍物存在欠分割和过分割且算法耗时较大等问题,根据激光束在水平和垂直方向上的分布不同,通过自适应调整聚类半径,提出了改进的具有噪声基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法,并基于分组聚类思想结合改进的k-means算法提出了一种快速且准确的障碍物检测方法。根据感兴趣区域(ROI)内三维点云的密度特征,利用改进的k-means算法对其初步分组;对每组内的点云使用参数自适应的DBSCAN算法进行并行聚类;对组边界上符合条件的聚类簇进行合并,完成障碍物检测。实车实验结果表明:与传统方法相比,所提方法障碍物检测正检率提高17.5%,平均耗时缩短23.6%。

关键词：激光雷达障碍物检测无人车分组聚类 DBSCAN k-means

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多级模糊协方差聚类算法

模式识别与人工智能 2002年第3期15卷 322-325页

作者：沈谦王涛王上飞安徽大学电子工程与信息科学系合肥230039 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026

模糊协方差聚类算法实质是一种局部寻优搜索方法,其收敛结果易陷入局部极小.本文结合分级聚类的思想,提出了一种改进算法.实验结果表明改进算法得到最优解的比例提高了.

关键词：多级模糊协方差聚类算法模糊协方差矩阵局部极小分组聚类数据分析

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多变量数据聚类最优选择的用电关联分析算法

电网与清洁能源 2022年第4期38卷 86-94,103页

作者：苏欣田浩秦昌龙王浩施雨田文辉国网山东省电力公司济南供电公司山东济南250021 清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室北京100084 北京汇思慧能科技有限公司北京100080 南京信息工程大学滨江学院江苏无锡214015

针对多源用电大数据典型性分析结果不唯一且精度不高等问题,提出了一种多变量数据聚类最优选择的用电关联分析算法。算法借助小波变换日负荷聚类实现多源用电日负荷的相似性聚类,以提高数据分析的准确性;然后在获得分组上进行单次细粒... 详细信息

针对多源用电大数据典型性分析结果不唯一且精度不高等问题,提出了一种多变量数据聚类最优选择的用电关联分析算法。算法借助小波变换日负荷聚类实现多源用电日负荷的相似性聚类,以提高数据分析的准确性;然后在获得分组上进行单次细粒度典型相关分析;利用典型相关分析的预测性验证典型权重准确性,以实现单次分析结果的最优选择,实现分析结果的唯一性。算法在北京地区非居民用电客户的用电、用气和天气三元数据集上仿真实验,结果发现在不同用户群体上三元数据的典型性相关曲线存在基本稳定、季节性和周期性变化等三种模式。与其他8种算法对比可知,所提算法的关联挖掘最为深入和准确,其中平均相关系数至少提高了1.52%,均方差误差至少降低了2.09%。

关键词：多源用电数据用电关联分析分组聚类广义特征值典型权重

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基于QFD和公理化设计的模块划分方法研究

机械设计与制造 2013年第1期 98-100页

作者：钟诗胜吴惠霞王琳哈尔滨工业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150001

模块划分作为模块化设计的第一步,必须充分考虑顾客的需求和功能独立性。在现有研究的基础上,提出了基于质量功能配置(Quality Function Deployment,QFD)和公理化设计(Axiomatic Design,AD)的模块划分方法。运用QFD和AD理论,保证产品的... 详细信息

模块划分作为模块化设计的第一步,必须充分考虑顾客的需求和功能独立性。在现有研究的基础上,提出了基于质量功能配置(Quality Function Deployment,QFD)和公理化设计(Axiomatic Design,AD)的模块划分方法。运用QFD和AD理论,保证产品的功能分解时满足顾客需求和功能的独立性。在功能模块的聚合方式上,对原有的模糊聚类方法进行改进。在聚类计算之前,先进行模块分组,后在组内进行聚类。减小了模块聚类的计算量,并有利于模块化设计的优化。

关键词： QFD 公理化设计分组聚类模块划分

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川渝地区三年桐核心种质的初步构建

四川林业科技 2013年第2期34卷 20-23页

作者：罗建勋武华卫辜云杰王红莉高洁四川林业科学研究院四川成都610081 成都市林木种苗站四川成都610031

对川渝地区300份三年桐资源按照种群的方式分成12组,然后运用分组聚类法分别按30%、25%、20%、15%、10%的比例抽取5个候选核心种质,比较Shannon表型遗传多样性指数HI并与总体种质进行差异显著性检验,结果显示20%为最佳取样比例,从而确... 详细信息

对川渝地区300份三年桐资源按照种群的方式分成12组,然后运用分组聚类法分别按30%、25%、20%、15%、10%的比例抽取5个候选核心种质,比较Shannon表型遗传多样性指数HI并与总体种质进行差异显著性检验,结果显示20%为最佳取样比例,从而确定核心种质60份。通过对核心种质进行符合性检验,平均值符合率、标准差平均符合率和变异系数平均符合率分别为98.07%、94.12%和95.70%。结果表明,核心种质基本上可以较好的代表总体种质的遗传变异。

关键词：三年桐核心种质种群分组聚类

基于北斗三号短报文超低速率语音编码算法研究

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