K-means

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为了解决进行K-means 聚类时类数的自动选择和Hierarchical 聚类在处理大量高维数据时时间效率低的问题，在Kmeans聚类算法的基础上结合Hierarchical 聚类算法，提出了一种基...

《科技创新与应用》 2015年25期 关键词: "K-means","聚类","Hierarchical","聚类","降维","剪枝" 收藏

【目的】探索K-means聚类方法在黑龙江省坡耕地类型区划分上应用的可行性，为各市(县)坡耕地水土保持规划和治理提供依据。【方法】利用K-means聚类方法对黑龙江省70个低山丘陵区市（县）进行科学区...

《水土保持通报》 2015年1期 关键词: "K-means聚类方法","低山丘陵区","坡耕地","类型区划分" 收藏

由于"互联网+"提出的,网络信息呈现爆炸的趋势。面对海量数据如何准确找到热点事件成了网民关注的话题。文章从实际应用出发,首先对每一篇文本选取5句话作为该文本关键句,然后用TF-IDF计算特征词值,特征...

《贵州科学》 2016年03期 关键词: "文本挖掘"," TF-IDF"," 聚类"," K-means" 收藏

为诊断高压断路器操作机构故障,文中基于分合闸线圈电流曲线,提出了采用K-means与SOM神经网络相结合的混合算法,对断路器操作机构进行状态评估。对某批次252 k V高压断路器操作机构进行分合闸线圈...

《高压电器》 2020年01期 关键词: "高压断路器"," 分合闸线圈电流"," 状态评估"," K-means算法"," SOM神经网络模型"," 混合算法" 收藏

为了选取适合商品评论中情感词聚类的方法,利用K-means和SOM两种算法分别进行聚类分析;以商品评论为研究对象,通过对商品评论文本进行分词、向量化表示等步骤得到情感词向量,采用欧氏距离进行相似度聚类...

《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2020年01期 关键词: "K-means"," SOM"," 商品评论"," 情感词聚类" 收藏

随着网络上服务资源的规模化增长,如何帮助用户找到所需服务是一个关键问题.研究发现领域本体的构建可帮助用户有效解决该问题,而已有的一些构建方法一般依靠人工,费时费力.针对该问题,提出一种基于关联规则和K...

《河南师范大学学报(自然科学版)》 2020年01期 关键词: "服务分类"," 关联规则"," K-means"," 领域本体" 收藏

【目的】针对标准协同训练中视图分割不充分冗余导致两个分类器误差累积加大,且两个分类器对同一个未标记样本分类不一致的问题,提出了结合信息增益率和K-means聚类的协同训练算法。【方法】该算法先根据有标...

《重庆师范大学学报(自然科学版)》 2020年02期 关键词: "协同训练"," 半监督"," 信息增益率"," 视图分割"," K-means聚类" 收藏