公共文化服务平台

搜索到619篇“ 有效性指标“的相关文章

一种基于聚类有效性指标DPDBI的雷达信号分选方法及系统: 本发明提供一种基于聚类有效性指标DPDBI的雷达信号分选方法及系统，涉及聚类分选领域，包括：S1：获取雷达信号数据集，对雷达信号数据集进行预处理，获得距离矩阵；S2：对距离矩阵进行核函数密度估计，获得邻域半径；通过邻域半...; 陈朝苏宇航

一种基于有效性指标的特征选择方法与系统: 本申请涉及一种基于有效性指标的特征选择方法与系统，通过传感器采集设备的运行数据，对采集到的运行数据进行预处理，获得至少一组设备的全生命周期特征数据；利用特征提取方法求取表征数据信号的多个特征向量；对多个特征向量进行退化性...; 林旭路瑶晋文静金超

面向模糊C均值算法的MAME聚类有效性指标: 2023年; 聚类有效性指标可用来评估聚类结果的有效性,并且帮助判别聚类的类别数。现有的面向模糊C均值算法的聚类有效性指标存在对于类内紧致性的刻画不太到位、对于类间分离性的度量刻画不够准确的问题。为此,基于类内紧致性和类间分离性两个角度着手设计,提出了一种新的模糊聚类有效性指标——考虑最大值和均值的指标(maximum-mean,MAME)。首先,考虑了整个数据集的综合特征,计算分别分为K类和1类的情况的比值,提出了一种新的模糊紧致性度量表达式。其次,引入最大聚类中心距离和平均聚类中心距离,提出了一种新的分离性度量方法。最后,从模糊紧致性度量表达式、分离性度量方法出发,提出了MAME指标。面向5个UCI数据集和6个人工数据集,和9个聚类有效性指标(包括CH、DB、NPC、PE、FSI、XBI、NPE、WLI和I指标)一起进行了对比实验,验证了所提指标的准确性、稳定性,说明了MAME指标的鲁棒性较好。; 唐益明陈仁好李冰; 关键词：聚类模糊聚类模糊C均值聚类有效性指标紧致性分离性

基于增广非共享近邻的聚类算法和聚类有效性指标研究: 聚类分析的目标是对一组数据进行分类，使得相似的数据归为同一类别，不相似的数据归到不同类别。近年来，聚类分析在生物医学，图像处理和自然语言处理等多个领域有广泛应用。由于现实生活中的数据分布复杂，存在形状不规则，密度分布不均...; 段鑫杰; 关键词：聚类算法聚类有效性指标

多项交互的模糊聚类的有效性指标图像分割方法及系统: 本发明公开了一种多项交互的模糊聚类有效性指标的图像分割方法及系统，包括：1利用基于核的改进的模糊C均值聚类算法对给定图像的像素点进行分类；2建立目标函数，检查是否满足终止条件或达到最大迭代次数；3初始化并更新隶属度矩阵和...; 唐益明韩将辉李书杰高健玮谢文军郭安逸孙晓

三度分离引导的模糊聚类的有效性指标的图像分割方法及系统: 本发明公开了一种基于三度分离引导的模糊聚类的有效性指标的图像分割方法及系统，该方法包括：1利用模糊C均值聚类算法对图像中的像素点进行划分；2建立目标函数，设定终止条件或达到最大迭代次数；3初始化并更新迭代隶属度矩阵和聚类...; 唐益明李冰黄佳佳孙晓李书杰吴文斌陈锐

中医辅助治疗对妊娠期糖尿病临床有效性指标的影响分析: 2023年; 在妊娠期糖尿病临床上,采用中医辅助方案来进行治疗,从而达到改善疾病的目的。方法本次研究研究对象共90例,2022年4月到2022年12月在我院确诊为妊娠期糖尿病,根据入院顺序分成2组,对照组45(n=45,常规西医治疗)和观察组(n=45,中医结合西医治疗方案)比较两组治疗效果、血糖水平、羊水异常、胎膜早破、剖宫产发生率。结果在治疗后观察组患者的血糖水平和不良妊娠结局、剖宫产发生率比对照组低,临床总有效率高于对照组(P<0.05)。结论对于妊娠期糖尿病在临床治疗过程中通过采取中医辅助治疗,可以提高整体治疗效果,对患者的高血糖水平起到了很好的改善效果,降低母婴并发症的发生率和剖宫产的发生率,值得大力推荐和应用。; 王静; 关键词：中医辅助治疗妊娠期糖尿病胰岛素玉女煎

一种结合类内相似度和类间差异度的聚类有效性指标建立方法: 本发明公开了一种结合类内相似度和类间差异度的聚类有效性指标建立方法。首先计算初始场景集中每两个场景组合之间的相似性指标；采用改进SBR算法进行场景缩减得到目标场景数及其对应的概率；然后计算类内相似度和类间差异度从而得到有...; 余姚果梅亚东彭利鸿张祥肖小刚张胜; 文献传递

结合密度参数与中心替换的改进K-means算法及新聚类有效性指标研究被引量：13: 2022年; 聚类是一种经典的数据挖掘技术,它在模式识别、机器学习、人工智能等多个领域得到了广泛的应用。通过聚类分析,目标数据集的深层次结构可以被有效地发掘出来。作为一种常用的划分聚类算法,K-means具有实现简单、能够处理大型数据等优点。然而,受收敛规则的影响,K-means算法仍然存在着对初始类簇中心的选取非常敏感、不能很好地处理非凸型分布和有离群值的数据集等问题。文中提出了一种基于密度参数和中心替换的改进K-means算法DC-Kmeans。该算法采用数据对象的密度参数来逐步确定初始类簇中心,使用中心替换方法更新偏离实际位置的初始中心,因而比传统聚的类算法更加精确。为了获得最佳聚类效果,文中同时提出了一个能够对聚类结果进行有效评价的新聚类有效性指标SCVI和一个能够快速获得目标数据集最佳类簇数的新算法OCNS。实验结果表明,所提聚类方法对各种类型的数据集都是有效的。; 张亚迪孙悦刘锋朱二周; 关键词：聚类算法聚类有效性指标数据挖掘

聚类分析中K-means聚类算法的改进与新聚类有效性指标研究: 在数据可用性不断增强的现实背景下，聚类分析作为挖掘数据之间关联性的重要工具得到了广泛应用，该方法采用无监督的机器学习方式，从无标记的海量数据集中获取有价值的信息和知识。K-PeaQV算法是其中最经典的优化模型之一，因其具...; 王紫涵; 关键词：聚类分析聚类算法 K-MEANS算法聚类有效性指标

相关作者