Add to ORKG一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,在经典的FCM模糊聚类算法的基础上得到了一个特征空间内的全新的聚类目标函数,通过对目标函数的优化,最终得到了各个数据的权值,根据权值的大小标识出样本集中的离群点.仿真实验的结果表明了该离群模糊核聚类算法的可行性和有效性
Рассматривается система кластеризации данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Система предс...
现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法。首先,采用基于速度的最小描述长度(VMDL)准则...
模糊理論開始於 1960 年代中期,關於這方面的研究與發展均已獲得相當不錯的成果.其中尤以在群落分析應用上的專題研究更是廣泛.Bezdek 提出的模糊分類演算法,乃根據 Dunn 的C平均法所作的一改...
В статi розглянута задача кластеризацiї на основi вiрогiностного та можливостного пiдходiв за умови ...
为了解决动态网格环境中资源查找的难题,提出了基于特征加权模糊K-原型聚类的网格资源查找算法。该算法根据资源请求对各维资源关心程度的不同,用特征加权模糊K-原型聚类算法对数值型、类属型并存的混合型网格资...
模糊C-means算法在聚类分析中已得到了成功的应用,本文提出一种利用模糊C-means算法消除噪声的新方法。一般来说,图象中的噪声点就是其灰度值与其周围象素的灰度值之差超过某个门限值的点。根据这个事...
本文应用模糊聚类分析方法对黄土高原丘陵沟壑区植物群落演替进行研究,以探讨该方法在植被演替研究中的可行性。研究结果表明,利用模糊聚类分析,可以将13个样地客观地划分为5个群系。结合不同群系的恢复时间,即...
首先利用模糊C-均值聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,并在此基础上对区域进行多尺度小波分解;然后利用柯西函数构造区域的模糊相似度,应用模糊相似度及区域信息量构造加权因子,从而得到融合...
Введена архитектура, состоящая из нео-фаззи-нейронов и слоя рекуррентной нечеткой кластеризации, а т...
在一般的研究過程中均可能有離群觀測值產生，只要有離群觀測值存在，就可能對研究結果產生極重大的影響。在統計學上常用的參數估計式中，有許多極易受離群觀測值影響。因此本研究採用模糊族群分析混合最大概似估計演...
Рассмотрена задача кластеризациии данных, заданных в порядковой шкале, в условиях перекрывающихся кл...
本文介绍一种新的聚类方法 ,不需预先知道聚类数目 ,通过迭代运算使训练样本收敛到聚类中心 ,进而实现对样本的聚类 ,并给出了算法的理论证明 .将该算法应用到模糊神经网络中去 ,根据聚类结果建立一阶 T...
特征权重算法对聚类效果有很大的影响,而传统的特征权重算法忽略了特征项在类间和类内的分布情况.因此,研究聚类后样本特征属性表现的有序性程度对聚类结果的影响,分析聚类后样本特征属性的分布情况,提出了一种自...
Abstract: Outliers are data values that lie away from the general clusters of other data values. It ...
In this essay some main problems of estimation and cluster modeling has been analyzed, especially f...
Рассматривается система кластеризации данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Система предс...
现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法。首先,采用基于速度的最小描述长度(VMDL)准则...
模糊理論開始於 1960 年代中期,關於這方面的研究與發展均已獲得相當不錯的成果.其中尤以在群落分析應用上的專題研究更是廣泛.Bezdek 提出的模糊分類演算法,乃根據 Dunn 的C平均法所作的一改...
В статi розглянута задача кластеризацiї на основi вiрогiностного та можливостного пiдходiв за умови ...
为了解决动态网格环境中资源查找的难题,提出了基于特征加权模糊K-原型聚类的网格资源查找算法。该算法根据资源请求对各维资源关心程度的不同,用特征加权模糊K-原型聚类算法对数值型、类属型并存的混合型网格资...
模糊C-means算法在聚类分析中已得到了成功的应用,本文提出一种利用模糊C-means算法消除噪声的新方法。一般来说,图象中的噪声点就是其灰度值与其周围象素的灰度值之差超过某个门限值的点。根据这个事...
本文应用模糊聚类分析方法对黄土高原丘陵沟壑区植物群落演替进行研究,以探讨该方法在植被演替研究中的可行性。研究结果表明,利用模糊聚类分析,可以将13个样地客观地划分为5个群系。结合不同群系的恢复时间,即...
首先利用模糊C-均值聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,并在此基础上对区域进行多尺度小波分解;然后利用柯西函数构造区域的模糊相似度,应用模糊相似度及区域信息量构造加权因子,从而得到融合...
Введена архитектура, состоящая из нео-фаззи-нейронов и слоя рекуррентной нечеткой кластеризации, а т...
在一般的研究過程中均可能有離群觀測值產生，只要有離群觀測值存在，就可能對研究結果產生極重大的影響。在統計學上常用的參數估計式中，有許多極易受離群觀測值影響。因此本研究採用模糊族群分析混合最大概似估計演...
Рассмотрена задача кластеризациии данных, заданных в порядковой шкале, в условиях перекрывающихся кл...
本文介绍一种新的聚类方法 ,不需预先知道聚类数目 ,通过迭代运算使训练样本收敛到聚类中心 ,进而实现对样本的聚类 ,并给出了算法的理论证明 .将该算法应用到模糊神经网络中去 ,根据聚类结果建立一阶 T...
特征权重算法对聚类效果有很大的影响,而传统的特征权重算法忽略了特征项在类间和类内的分布情况.因此,研究聚类后样本特征属性表现的有序性程度对聚类结果的影响,分析聚类后样本特征属性的分布情况,提出了一种自...
Abstract: Outliers are data values that lie away from the general clusters of other data values. It ...
In this essay some main problems of estimation and cluster modeling has been analyzed, especially f...
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现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法。首先,采用基于速度的最小描述长度(VMDL)准则...
模糊理論開始於 1960 年代中期,關於這方面的研究與發展均已獲得相當不錯的成果.其中尤以在群落分析應用上的專題研究更是廣泛.Bezdek 提出的模糊分類演算法,乃根據 Dunn 的C平均法所作的一改...