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融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法
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作者 尹宏伟 杭雨晴 胡文军 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期80-88,共9页
传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,... 传统K-means及其众多改进算法缺乏显式处理异常样本的能力,导致其聚类性能容易受到异常样本的影响。针对此问题,提出一种融合异常检测与区域分割的高效K-means聚类算法。首先,通过构建统一聚类模型,形成异常检测与聚类之间的交互协同,以提高聚类性能。其次,利用近邻簇搜索技术对各类簇进行自适应的区域分割,以减少冗余计算,提高算法执行效率。最后,为验证所提方法的有效性,在多个合成数据集和真实数据集上分别进行测试。实验结果表明:所提算法聚类性能和执行效率优于其他算法;在添加10%异常样本的Wine数据集上准确度可达0.911。 展开更多
关键词 聚类 K-MEANS 异常检测 区域分割 近邻簇搜索 自适应
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THE EMPTY ROOM
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作者 LI WENWEN hang yuqing 《The World of Chinese》 2020年第4期12-17,共6页
They bought the apartment in April,but were waiting for the smell of fresli paint to wear off before moving in.There were three other families living on the same floor.Nianqi sidestepped the blue stroller in the hall;... They bought the apartment in April,but were waiting for the smell of fresli paint to wear off before moving in.There were three other families living on the same floor.Nianqi sidestepped the blue stroller in the hall;a few more steps,and she was at the door of her new home. 展开更多
关键词 ROLLER WEAR STEPS
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