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小麦品种慢条锈性因素的相关分析和聚类划分

植物保护学报 2000年第1期27卷 53-58页

作者：王保通袁文换李高宝金欣藻王芳陕西省农业科学院植物保护研究所杨凌712100

对82份小麦品种(系)进行大田成株期慢锈性鉴定,并通过潜育期、病情指数和千粒重损失率等3个抗性组分的相关分析和品种聚类分析,将供试品种划分为5大类,即高度慢锈性品种、中度慢锈性品种、耐锈性品种、中度快锈性品种和高度快锈性品种... 详细信息

对82份小麦品种(系)进行大田成株期慢锈性鉴定,并通过潜育期、病情指数和千粒重损失率等3个抗性组分的相关分析和品种聚类分析,将供试品种划分为5大类,即高度慢锈性品种、中度慢锈性品种、耐锈性品种、中度快锈性品种和高度快锈性品种。划分结果与前人的经验划分结果符合率达92.68％,分别建立了5个判别函数。对3个抗性组分的相关分析结果表明,潜育期与病情指数、千粒重损失率呈极显著负相关,且病情指数对千粒重损失率的影响大于潜育期。

关键词：小麦慢锈相关分析聚类划分品种抗病育种

基于聚类划分的关联规则在Web日志挖掘中的应用研究

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基于聚类划分的关联规则在Web日志挖掘中的应用研究

作者：石敏武汉理工大学

学位级别：硕士

随着电子商务、Web服务以及基于Web的信息系统的快速发展和壮大，基于Web的组织在日常运作中已经收集了大量的Web日志信息。分析并发现这些潜在的规律及知识，对于用户访问、广告投放和个性化服务等应用有着重大的意义。本文将将针对We... 详细信息

随着电子商务、Web服务以及基于Web的信息系统的快速发展和壮大，基于Web的组织在日常运作中已经收集了大量的Web日志信息。分析并发现这些潜在的规律及知识，对于用户访问、广告投放和个性化服务等应用有着重大的意义。本文将将针对Web日志中半结构化数据集，以发现Web用户访问记录中潜在的规律和知识为目标。以Web日志关联规则挖掘模式为方法，提出了一种改进的基于聚类划分的Web日志关联规则挖掘方法。 Web日志挖掘是指自动发现和分析模式、这些模式来自于收集的点击流和相关数据或用户与一个或多个网站互动的结果。其目标是捕捉、建模并分析用户与网站交互的行为模式和模型。所发现的模式经常被表示成有着共同需求或兴趣的一群用户频繁访问的页面、对象或者资源的集合。而对整合好的记录数据进行分析的类型和层次依赖于分析员的最终目标和预期的结果。在本文里，也描述了Web使用记录挖掘领域里最常用的模式发现类型以及分析技术在应用中的实践。本文工作如下： (1)介绍了Web使用日志挖掘的发展背景与国内外发展现状，总结了当前Web使用日志挖掘技术的一些算法，并在已有的算法基础上提出了改进的方向;(2)本文再针对原始Web日志数据的半结构化和冗余特性，提出了日志预处理的一些步骤与方法，针对预处理之后的数据进行了一定的建模，使得后面的挖掘步骤能够有条不紊的进行，也保证了后续挖掘的数据质量;(3)针对Web日志挖掘中的一些关键算法进行了详细的陈述与分析，对算法中存在的劣势也提出了一些改进方向;(4)针对Web日志中的原始关联规则Apriori算法提出了基于聚类划分的Apriori算法，克服了原始算法挖掘规则覆盖率不够高的问题，并且就原始算法和改进的算法做了一个仿真实验，并针对实验后的结果进行了对比分析，验证了改进后的算法在挖掘性能上的提升，最后给出了推荐系统的原型设计。

关键词： Web日志挖掘数据建模聚类划分 Apriori算法

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面向入侵行为的溯源图聚类划分检测方法

面向入侵行为的溯源图聚类划分检测方法

作者：郑胜华中科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术的高速发展,网络变得更加庞大复杂,各种攻击手段也变得更加复杂和高深,传统的入侵检测方法由于存在较多局限性无法及时发现这类入侵行为。因为溯源数据记录了系统实体之间的信息流,可以对入侵行为进行分析,基于溯源的入侵... 详细信息

随着信息技术的高速发展,网络变得更加庞大复杂,各种攻击手段也变得更加复杂和高深,传统的入侵检测方法由于存在较多局限性无法及时发现这类入侵行为。因为溯源数据记录了系统实体之间的信息流,可以对入侵行为进行分析,基于溯源的入侵检测算法得到广泛的运用。针对目前基于溯源的检测方法存在检测时间开销大、准确率低和误检率高的问题,提出了面向入侵行为的溯源图聚类划分检测方法。该方法首先将深度图聚类的思想运用在溯源图中,可以将溯源图按照事件进行子图划分,然后再利用图嵌入技术将溯源子图表示为向量的形式,接着为了实现海量数据下的高效检测,将子图向量分发给检测集群进行分布式入侵检测。并且设计了基于资源预测的负载均衡算法分发子图向量和基于自编码器重构误差的检测算法,保证系统能以极低误检率实现海量数据下高效和准确的入侵检测。通过使用多种溯源数据集进行实验,结果表明本文提出的检测方法相比较没有进行聚类划分的入侵检测方法,在保证误检率在4%以下的情况下,检测率平均提升了5%,检测时间平均减少了61%;与基于K-means聚类的方法比较,检测率平均提升了19%,误检率平均降低了24%,检测时间平均减少了30%。与Paradise方法对比,保持准确率在97%以上,误检率在5%以下的同时,检测时间平均减少了38%。实验结果证明,该方法具备较好的检测性能及高效的检测效率,在检测任务中时间开销和空间开销也都保持在一个较低的水平范围。

关键词：溯源图聚类划分资源预测图嵌入自编码器

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基于聚类划分的大数据处理方法研究

智库时代 2019年第39期 280-280页

作者：万晓燕青岛酒店管理职业技术学院

互联网环境下的大数据处理也不再只是对数据的收集,还需要对数据信息进行分析和处理,整合数据信息背后隐藏的价值。因此,基于聚类划分算法,提出种大数据处理方法研究,主要有数据的采集、以聚类划分算法清洗重复数据与分析以及数据集成,... 详细信息

互联网环境下的大数据处理也不再只是对数据的收集,还需要对数据信息进行分析和处理,整合数据信息背后隐藏的价值。因此,基于聚类划分算法,提出种大数据处理方法研究,主要有数据的采集、以聚类划分算法清洗重复数据与分析以及数据集成,最终实现了对大数据的分析与处理。通过实验得出,大数据处理方法能够准确地清洗重复数据。说明提出的基于聚类划分的大数据处理方法具备极高的有效性。

关键词：聚类划分大数据处理方法

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应用动态聚类划分经济区域

广东第二师范学院学报 1990年第3期21卷 44-48页

作者：黄启亮

聚类分析是数理统计中研究“物以类聚”的一种方法。近十几年，随着数理统计的多元分析方法的迅速发展，多元分析的技术便被引进到分类学中来，并形成聚类分析这个新的分支。聚类分析目前已广泛应用于自然科学研究领域，比如考古、地质... 详细信息

聚类分析是数理统计中研究“物以类聚”的一种方法。近十几年，随着数理统计的多元分析方法的迅速发展，多元分析的技术便被引进到分类学中来，并形成聚类分析这个新的分支。聚类分析目前已广泛应用于自然科学研究领域，比如考古、地质、化学、生物等等。实际上，对经济管理、社会统计等部门的社会经济问题，也都可以应用聚类分析的方法来进行研究。

关键词：经济区域聚类划分应用聚类分析社会经济问题数理统计多元分析科学研究

一种改进聚类地块划分方法及其在日本西南部地壳形变应变分析中的应用

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一种改进聚类地块划分方法及其在日本西南部地壳形变应变分析中的...

2023年中国地球科学联合学术年会

作者：瞿伟王嘉鹏王庆良郝明张勤高源长安大学中国地震局第二监测中心

1.引言活动地块的合理划分对于判别活动断层、发现隐伏断层、建立地球动力学模型等具有重要科学意义,也是认知区域地壳变形特征、应力传递和应变积累重要前提(张培震等,2006)。早期活动地块划分方法是结合地表迹线、历史地震资料、震源... 详细信息

1.引言活动地块的合理划分对于判别活动断层、发现隐伏断层、建立地球动力学模型等具有重要科学意义,也是认知区域地壳变形特征、应力传递和应变积累重要前提(张培震等,2006)。早期活动地块划分方法是结合地表迹线、历史地震资料、震源机制解及少量大地测量数据的地质划分方法,全球大型板块边界主要是基于此方法确立。

关键词：密度峰聚类算法欧拉模型敏感程度最佳聚类数聚类结果聚类划分地块划分聚类中心划分算法应变分析地壳形变

来源： cnki会议评论

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河南农村经济类型的聚类划分及分析

农村农业农民 2006年第5期 59-59页

作者：李鋆孟彦菊柘城县教体局

建设社会主义新农村是现代化建设进程中的重大历史任务.河南省'十一五'规划中明确提出全面建设小康社会,努力使河南的发展走在中西部地区前列,实现中原崛起.由于传统的生产力布局造成了各个地区发展的起点不一致,再加上资源、技术、地... 详细信息

建设社会主义新农村是现代化建设进程中的重大历史任务.河南省'十一五'规划中明确提出全面建设小康社会,努力使河南的发展走在中西部地区前列,实现中原崛起.由于传统的生产力布局造成了各个地区发展的起点不一致,再加上资源、技术、地域等条件的差异,各个地区农村经济发展水平存在一定差异,为了实现社会主义新农村的建设目标,需要充分考虑河南省各个地区的特点.如何对各个地区的农村经济发展状况进行分析比较、并划分为不同的经济区域,对河南省实现全面小康社会有着重要的意义.

关键词：农村经济发展河南聚类划分经济类型全面建设小康社会现代化建设 “十一五”规划经济发展水平社会主义中西部地区

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基于高斯混合聚类的风电出力场景划分

计算机系统应用 2021年第1期30卷 146-153页

作者：张发才李喜旺樊国旗中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 中国科学院大学北京100049 国网金华供电公司金华321001

目前基于相似度的聚类方法对风电出力场景进行聚类划分,而相似度又大多采用欧式距离长短作为衡量依据,其结果反映时间序列曲线的幅度大小差异,未能反映出曲线的形态特征及变化趋势的不同.本文提出一种基于高斯混合聚类的风电出力场景划... 详细信息

目前基于相似度的聚类方法对风电出力场景进行聚类划分,而相似度又大多采用欧式距离长短作为衡量依据,其结果反映时间序列曲线的幅度大小差异,未能反映出曲线的形态特征及变化趋势的不同.本文提出一种基于高斯混合聚类的风电出力场景划分的方法,即通过属于某一类的概率大小来判断最终的归属类别.首先根据BIC准则,肘部法则和轮廓系数分别确定GMM聚类和K-means聚类的最佳数量,然后以某地区实际风电为研究对象,提取该地区3年春季风电出力典型场景,并对这两种聚类结果进行对比分析,验证本文方法的有效性.最后通过GMM聚类模型提取该地区各个季节风电出力典型场景.

关键词：聚类划分最佳聚类数 GMM 典型场景

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基于最小边际间隔的支持向量聚类方法研究

基于最小边际间隔的支持向量聚类方法研究

作者：陈佳丽吉林大学

学位级别：硕士

在现如今,统计分析技术被广泛地应用于日益繁杂的数据任务中。数据挖掘技术,身为其中的一员,通过挖掘组织架构间的数据信息,进而获得有利的信息来支撑后续模型算法设计并进行工程迭代。在数据挖掘领域,聚类方法可以挖掘出数据间的隐藏信... 详细信息

在现如今,统计分析技术被广泛地应用于日益繁杂的数据任务中。数据挖掘技术,身为其中的一员,通过挖掘组织架构间的数据信息,进而获得有利的信息来支撑后续模型算法设计并进行工程迭代。在数据挖掘领域,聚类方法可以挖掘出数据间的隐藏信息,经过许多科研人员的展开研究,已经涌现了许多成熟的聚类方法,如k-means、DBSCAN等,被广泛的应用在工程领域中。支持向量聚类（SVC）,作为基于边界的聚类算法,与其他聚类方法相比,它具有多种优势。其一,SVC是无监督聚类算法,无需预先设定簇群的个数;其二可以识别任意形状和数量的聚类,算法具有普适性;其三,算法通过核方法处理结构化数据的同时避免了高维空间的复杂计算;其四,算法利用松弛变量来增加对边界的软识别,增强算法的鲁棒性。但是SVC形成的簇轮廓易受核宽度系数q及松弛系数c的影响,不易形成具有合理边界点的边界轮廓。同时,方法构建超平面时仅考虑了松弛变量,未关注关于统计分布更多的信息。为了更易地获得更优的簇轮廓,本文借助对边际间隔理论和大间隔分布机的研究,提出了一种基于最小边际间隔的支持向量聚类方法,最小分布边际间隔的支持向量聚类MDSVC,目的是用于提高边界点识别的鲁棒性,形成更优的簇群轮廓,同时提高模型泛化性能。MDSVC利用最小化边际均值和边际方差重建超平面,从而解决欠拟合或过拟合问题。针对模型求解,本文通过定制双坐标下降法进行求解,以便获得更高的计算性能。此外,我们进一步分析了提出模型的性质,并从理论上证明了误差期望的上限。我们还研究了两个新引入的参数,边际均值和边际方差的参数之间的关系,从而获得了调整支持向量点数的有益见解。最后,本文通过簇群边界进行聚类可视化。同时,在经典数据集上的实验结果表明,与SVC相比,本文提出的基于最小边际间隔的支持向量聚类方法,最小分布边际间隔的支持向量聚类,在调整支持向量点的数量和形成更好的聚类边界方面有显著的改进,在泛化性能方面有着显著提高。

关键词：支持向量聚类边际间隔理论对偶坐标下降算法聚类划分凸优化