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聚类效果的评估方法、电子设备及计算机可读存储介质: 本申请公开了一种聚类效果的评估方法、电子设备及计算机可读存储介质，该方法对获取的样本图像进行聚类处理后得到聚类档案信息，根据聚类档案信息获取预设效果评估体系中各评估指标的评估数值，根据预设效果评估体系中评估指标之间的层级...; 刘备陈立力周明伟谢昀苡江中毅

基于不同算法的高炉操作炉型聚类效果对比被引量：7: 2022年; 高炉操作炉型与高炉操作、技术经济指标等关系密切,合理的操作炉型有利于保证高炉生产的优质、低耗、高产、长寿.通过对冷却壁温度的聚类分析,能够有效合理地表征高炉操作炉型的变化,对高炉生产有着重要的指导意义.分别采用K-Means、TwoStep对数据集进行聚类分析,基于两种聚类算法的原理,结合Davies-Bouldin index(DBI)与Dunn index(DI)对聚类结果进行评价,分析不同聚类算法间的差异,得出了在所选样本数据及数据特征基础上,K-Means算法聚类结果更好的结论,该研究可为高炉炼铁大数据分析中的聚类算法选择提供有力参考.; 鲁杰闫炳基赵伟李鹏陈栋国宏伟; 关键词：K均值聚类算法

聚类效果测评方法、系统、介质及装置: 本发明属于图像数据处理的技术领域，具体涉及一种聚类效果测评方法、系统、介质及装置。本发明旨在解决现有的测评方法无法对聚类系统在商场业务中的跨镜追踪的效果进行有效评价的问题。为此目的，本发明利用含有标注信息的待聚类的所有数...; 尹文科万珺游宇杨朔戴海峰李仁最何洪路张迪马楷

Canopy算法中T值选取的优化及聚类效果的改进被引量：2: 2021年; 笔者拟通过选取距离数据样本集的中心点最近的点作为初始聚类中心,借用频率分布直方图类比出距离分布直方图,得到各数据样本点之间的距离,从而找出适宜的T1、T2取值点,实现对Canopy算法的改进。通过与K-means算法相结合,发现该改进方法能够提升算法的整体速度,同时对边缘点的聚类效果较原方法比更为清晰。利用GAUSS数据集和人工数据集对改进后的算法做聚类分析模拟实验,实验结果表明该方法在聚类效果和聚类速度上都有所提升。; 鲁茜蒙祖强; 关键词：聚类算法

应用于图像处理的聚类效果检测方法、装置、设备及介质: 本发明提供一种应用于图像处理聚类效果检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：通过标记成员来获取聚类结果中所对应的一种或者多种的实际类以及实际类中的预测类内成员；根据预测类内成员的成员数量分别进行多维查询处理，获取所述预测...; 周曦姚志强王诗诗

不同特征对文本聚类效果的比较研究——以新闻文本为例被引量：10: 2020年; [目的/意义]通过实验分析不同特征提取算法对新闻文本聚类效果的影响。[方法/过程]选取搜狗实验室的搜狐新闻语料库以及澳大利亚广播公司2003-2017年间的新闻标题语料库,对TF-IDF、Word2vec以及Doc2vec三种单一特征,TF-IDF+Word2vec、TF-IDF+Doc2vec、Word2vec+Doc2vec以及TF-IDF+Word2vec+Doc2vec四种组合特征在K-means、凝聚以及DBSCAN算法上分别进行聚类分析,通过Purity以及NMI两个评测指标对聚类效果进行评价。[结果/结论]单类特征中三个特征的聚类质量呈Word2vec> TF-IDF> Doc2vec关系;组合特征中TF-IDF+Word2vec的效果最优。Word2vec在单一特征中的表现最优,其也是不同组合特征间差异的主要因素,特征组合是否可以提升聚类性能需基于多因素进行综合判定。; 张旭孙玉伟孙玉伟; 关键词：TF-IDF 文本聚类聚类分析

基于提高RNN算法聚类效果的研究被引量：1: 2012年; RNN(相互最近邻)算法是一种基于层次的聚类算法,它比其他传统的层次聚类算法聚类更快.由于利用RNN算法对同一个数据集聚类,若选择不同簇间距离度量方式,那么聚类结果就会不同.因此在分析聚类结果对距离度量方式依赖性的基础上,采用用聚类聚集的思想,找出一种新的聚类方式,从而使得聚类效果更好.; 黄山园李晓明; 关键词：最近邻聚类 RNN

共词分析法应用的规范化研究——主题词和关键词的聚类效果对比分析被引量：59: 2011年; 主题词和关键词是共词聚类分析法中最常用的分析对象,但在相同的条件下,两者是否有相近的聚类效果?针对同一文献标本,采用同样的常规处理过程,对关键词和主题词的聚类效果进行对比统计分析,结果显示在高频词、类团成员及聚类质量上,存在较大差别。表明在共词聚类分析法的具体应用中,选择不同的对象时,不能简单套用相同的数据处理过程。最后,就共词聚类分析法的应用、处理规范等方面提出一些意见和建议。; 钟伟金; 关键词：共词分析关键词聚类效果实证研究

欧氏距离的加权处理对K-means法聚类效果的改进被引量：1: 2008年; 目的针对K-means法倾向于产生大小相等的球状类这一缺点,对K-means法进行改进,使其在对方差大小不等的类进行聚类时,可以达到较好的效果。方法以修正后的方差的倒数为权重,对欧氏距离的平方进行加权处理,从而用"相对距离"代替"绝对距离"来计算样品点与类间的相似度。结果在对方差大小不等的2个类进行聚类时,改进K-means法得到的正确率高于传统的K-means法。结论在对方差相差悬殊的两类进行聚类时,改进的K-means法优于传统的K-means法。; 鲁婧婧张晋昕袁向东骆福添古萍张熙薛允莲; 关键词：聚类分析欧氏距离加权

应用形态学方法提高SAR目标检测中的聚类效果被引量：1: 2007年; Lincoln实验室提出的SAR(synthetic aperture radar)ATR(automatic target recognition)算法由于其经典性而被广泛采用,该算法为三级结构模式,处于其中Prescreener级和Discriminator级之间的聚类算法对于检测算法整体性能有重要的影响,文中介绍了SAR ATR算法采用的常规聚类算法,分析了常规算法在聚类过程中存在的杂波干扰问题,针对问题在聚类前引入形态学操作方法,将待聚类图像中包含的孤立点删除而只保留团状分布的样本,从而消除了杂波点对聚类的干扰,基于实际SAR图像的聚类结果验证了应用形态学方法对提高聚类效果的有效性.; 杨志国韩彦明黄晓涛周智敏; 关键词：SAR 聚类算法形态学

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