徐丽
- 作品数：6 被引量：23H指数：2
- 供职机构：中国矿业大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省基础研究计划江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- P2P 网络模型的分析与探讨被引量：6
- 2005年
- P2P 模型是一种基于互联网环境的新的应用型技术,可以充分利用大量自治的参与者的资源,主要为软件技术。该文首先对比了传统的客户/服务器模型与 P2P 网络模型的基本特性,然后阐述了典型的四种 P2P 模型的技术特点,接着探讨了 P2P 模型的关键技术,最后分析了 P2P 模型存在的问题,展望了 P2P 的应用前景。
- 顾军王恒莉徐丽
- 关键词：P2P网络模型
- 一种基于成对约束的谱聚类算法被引量：2
- 2010年
- 聚类通常被认为是一种无监督的数据分析方法,在聚类搜索过程中充分利用先验信息会显著提高聚类算法的性能。本文通过成对约束来调整点与点之间的相似矩阵,然后对其优化,并结合谱聚类算法,得到一种很有效的聚类算法——基于成对约束的半监督谱聚类算法(SSCA)。实验表明,该算法有很好的聚类效果。
- 张力文丁世飞许新征朱红徐丽
- 关键词：谱聚类先验信息半监督聚类
- 一种模糊加权的改进层次聚类算法研究
- 2011年
- 传统层次聚类算法中经常会遇到合并点和分裂点选择的问题,一旦一组对象被合并或者分裂,下一步的处理将在新生成类上进行,已做处理不能撤销,这样有可能导致低质量的聚类结果.针对这个问题,文中提出了一种模糊加权层次聚类改进算法,每次分层聚类时先计算对象属于这个类可靠度,然后和阀值进行比较,当可靠度小于阀值时重新确定对象的归属类,这样就解决了上述问题.最后通过实验验证,该算法确实可行有效.
- 李剑英丁世飞徐丽钱钧
- 关键词：层次聚类模糊加权可靠度阈值
- 基于改进属性约简的粗核聚类算法被引量：2
- 2011年
- 核聚类算法是一种能够处理样本间差异微弱的有效聚类算法。以粗糙集理论为基础,将基于属性重要度的属性约简算法应用到核聚类算法中,提出一种新的聚类改进算法,由此可以得到高准确率低复杂度的良好结果。该算法在使用核函数对样本优化前,首先用基于属性重要度的约简算法对样本属性进行处理,同时引入信息熵来改进约简算法,从而删除冗余属性得到较优的属性集;然后对样本进行K-means聚类,采用软划分把样本划分到相应聚类中心的上下近似子集中,根据近似子集中样本对聚类的影响程度不同,对上下近似中的样本设置不同的权重来共同决定新的聚类中心。此算法相当于对样本进行了双重优化,采用UCI数据集来测试算法性能。通过和传统聚类算法比较,得出本算法在提高聚类精度的同时降低了复杂度,收敛速度也得到了一定提高。
- 徐丽丁世飞郭锋锋
- 关键词：粗糙集属性约简属性重要度信息熵核聚类
- 粒度聚类算法研究被引量：11
- 2011年
- 信息粒度是对信息和知识细化的不同层次的度量。基于信息粒度的聚类分析方法,凭借能够灵活选择粒度结构,消除聚类结果和先验知识之间的不协调性,有效完成聚类任务等优点,成为国内外学者的研究热点之一。从粗糙集、模糊集、商空间3个理论角度与传统聚类算法相结合,阐述并分析了把粒度的思想引入到聚类中的有效算法及其优缺点,并对这样结合后处理高维复杂数据的可行性及有效性做了分析与展望。
- 徐丽丁世飞
- 关键词：信息粒度粗糙集模糊集商空间理论聚类算法
