检索结果-南通市图书馆

作者：郭秀林西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展和数据量的爆炸式增长,如何快速有效地从海量数据中提取有价值的信息和知识成为各个领域亟待解决的重要问题。因此,聚类作为一种无监督学习方法备受关注,并被广泛应用于市场研究、医学诊断、目标检测和社交网络分析... 详细信息

随着信息技术的发展和数据量的爆炸式增长,如何快速有效地从海量数据中提取有价值的信息和知识成为各个领域亟待解决的重要问题。因此,聚类作为一种无监督学习方法备受关注,并被广泛应用于市场研究、医学诊断、目标检测和社交网络分析等领域。然而,由于数据多样性和复杂性的增加,现有聚类算法在处理不平衡数据集时面临着一些挑战。为此,需要解决以下问题带来的困难:1)类形状的任意性,2)类大小的不平衡性,3)类密度分布的不均衡性,4)预设子类中心点的数量,5)手动选择簇类个数,6)参数敏感,7)模糊点敏感等。针对上述问题,本文提出了两种多中心聚类算法,以提高在不平衡数据集上的聚类效果。主要工作如下:(1)针对现有算法在处理不平衡数据容易将大类中的数据点错误地分配给小类的“均匀效应”问题,同时还存在类形状的任意性、需要预设子类中心点数量和手动选择簇类个数等问题,本文提出了一种基于自适应竞争学习的不平衡数据多中心聚类算法MCCL。首先,针对不平衡数据的特点,该算法提出了一种新的获胜点和失败点选择更新策略,使类中心更加合理和稳定。其次,通过改进竞争学习并设计子类生成算法,该算法能够自适应地增加新的中心点,而不需要手动预设中心点数量,更好地表示不平衡数据的结构特性。接着,将非中心点归入比其局部密度高的最近邻居所在的类,生成多个子类,从而避免了“均匀效应”。最后,该算法设计了一种自动确定簇类个数的子类合并算法,根据紧密性和可分性两个内部指标来计算子类合并难度系数,选择合并难度系数变化最大的簇类个数为最终簇类个数,得到最终的聚类结果。该算法结合多中心技术和自适应竞争学习方法,能够自适应确定类中心的数量和位置,并且自动选择簇类个数,有效地对不平衡和任意形状的数据集进行聚类。实验结果表明,MCCL在十四个测试数据集上表现较好,具有良好的竞争性。(2)针对现有算法在处理类大小和密度分布不平衡的任意形状数据集聚类效果不佳,以及对模糊点和参数敏感的问题,本文提出了一种基于多中心密度峰值的不平衡数据自适应聚类算法MDPAC。该算法使用多个中心点来表示一个类,可以更好地表达一个类中包含多个高密度区域和非凸的数据集,从而有效聚类具有任意分布的数据集。首先,该算法提出了一种模糊点选择算法,使用k最近邻信息自适应选择模糊点,以降低模糊点对算法的影响。参数k通过自然邻域方法自适应获得,提高算法的自适应能力。其次,为了降低数据类大小和密度分布不平衡的影响,算法使用数据点的第k近邻信息来计算局部密度,同时避免了手动设置截断距离。接着,该算法设计了一种基于多中心密度峰值的子类生成算法,引入了多中心技术,并根据局部密度和向上距离自适应选取子类中心点,解决手动选择子类中心点的问题。然后,该算法将非子类中心点归入比其局部密度高的最近邻居所在的类,生成子类。最后,该算法设计了一种基于子类边界点的子类合成算法,使用数据点的局部密度自适应识别子类边界点,通过子类边界点自适应地合并子类,并将模糊点分配给相应的类,得到最终聚类结果。实验结果表明,与现有算法相比,该算法可以自适应地识别模糊点并确定类中心,无需任何参数,对类大小和密度分布不平衡的任意形状数据集都有效。

关键词：聚类分析多中心聚类竞争学习密度峰值不平衡数据聚类

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破碎文件复原的碎纸拼接关键技术研究

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南通职业大学学报 2015年第1期29卷 62-66页

作者：朱周力陈芝楠陆昕江南大学理学院江苏无锡214122

针对碎纸片的文件拼接复原问题,建立自动的分类和拼接模型,用MTALAB读取灰度,将图像转化成矩阵,通过划线定位与逐步筛选,进行同行碎片的聚类分析;运用纸片边缘相似度算法和指派模型,拼接同行碎纸片;然后根据行间相似度和行距等信息,实... 详细信息

针对碎纸片的文件拼接复原问题,建立自动的分类和拼接模型,用MTALAB读取灰度,将图像转化成矩阵,通过划线定位与逐步筛选,进行同行碎片的聚类分析;运用纸片边缘相似度算法和指派模型,拼接同行碎纸片;然后根据行间相似度和行距等信息,实施行与行之间的拼接,最终完成碎纸文件的复原,提高了拼接速度和准确性。

关键词：碎纸拼接边缘检测灰度多中心聚类指派模型

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