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Effect of radiation-induced mean wavelength shift in optical fibers on the scale factor of an interferometric fiber optic gyroscope at a wavelength of 1300 nm 被引量:7
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作者 金靖 王学勤 +1 位作者 林松 宋凝芳 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2012年第9期366-372,共7页
In order to analyze the effect of wavelength-dependent radiation-induced attenuation (RIA) on the mean trans- mission wavelength in optical fiber and the scale factor of interferometric fiber optic gyroscopes (IFOG... In order to analyze the effect of wavelength-dependent radiation-induced attenuation (RIA) on the mean trans- mission wavelength in optical fiber and the scale factor of interferometric fiber optic gyroscopes (IFOGs), three types of polarization-maintaining (PM) fibers are tested by using a 60Co γ-radiation source. The observed different mean wave- length shift (MWS) behaviors for different fibers are interpreted by color-center theory involving dose rate-dependent absorption bands in ultraviolet and visible ranges and total dose-dependent near-infrared absorption bands. To evaluate the mean wavelength variation in a fiber coil and the induced scale factor change for space-borne IFOGs under low radiation doses in a space environment, the influence of dose rate on the mean wavelength is investigated by testing four germanium (Ge) doped fibers and two germanium-phosphorus (Ge-P) codoped fibers irradiated at different dose rates. Experimental results indicate that the Ge-doped fibers show the least mean wavelength shift during irradiation and their mean wavelength of optical signal transmission in fibers will shift to a shorter wavelength in a low-dose-rate radiation environment. Finally, the change in the scale factor of IFOG resulting from the mean wavelength shift is estimated and tested, and it is found that the significant radiation-induced scale factor variation must be considered during the design of space-borne IFOGs. 展开更多
关键词 space radiation fiber optic gyroscope scale factor mean wavelength
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Elevated Vascular Endothelial Growth Factor Level in Association with Mean Platelet Volume Are Emerging Risk Factors for Vascular Complications in T2DM Patients 被引量:3
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作者 Priyanka Biswas Amit Kr. Chakraborty +3 位作者 Anumoy Mukherjee Baidyanath Pal Debasish Maji Madhusnata De 《Health》 2019年第11期1542-1553,共12页
Increasing evidence in both experimental and clinical studies suggests oxidative stress (OS) plays a major role in the pathogenesis of type 2 diabetes mellitus and its complications. In a physiological condition, appr... Increasing evidence in both experimental and clinical studies suggests oxidative stress (OS) plays a major role in the pathogenesis of type 2 diabetes mellitus and its complications. In a physiological condition, appropriate levels of ROS, generated either in restricted amounts or transient fashion, are required to promote physiological angiogenesis and homeostatic maintenance of healthy vasculature. Uncontrolled continuous ROS production will ultimately contribute to pathology and cause tissue damage. One of the most important proangiogenic factors is vascular endothelial growth factor (VEGF) which plays a key role in diabetic endothelial dysfunction, which ultimately leads to pathogenesis of vascular complications. As VEGF is released by activated platelets, hence platelet activation could be the source of VEGF in plasma samples. Increased platelet activity is emphasized to play a role in the development of vascular complications in T2DM patients and platelet volume, a marker of the platelet function and activation, is measured as mean platelet volume (MPV). Therefore, we aimed to investigate the association between plasma VEGF levels and MPV levels that may lead to vascular complications. A case-control study of one hundred patients with T2DM (n = 100) and thirty control subjects (n = 30) were screened from different areas of West Bengal. All procedures were done with the informed consent of participants. Elevated VEGF level was found in T2DM patients (526.8 ± 34.3 pg/ml) compared to healthy controls (317.9 ± 12.9 pg/ml) which was statistically significant. T2DM patients had higher MPV (12.5 ± 0.2 fl) compared to controls (11.4 ± 0.2 fl). Thus the present study showed a significant association between VEGF level in plasma and MPV indicating the severity of vascular complications. Hence, in conclusion, it suggested that VEGF levels along with MPV are a reliable biomarker for evaluating the development and progression of vascular complications. 展开更多
关键词 Oxidative Stress VASCULAR ENDOTHELIAL Growth factor mean PLATELET Volume VASCULAR COMPLICATIONS
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启发式k-means聚类算法的改进研究
3
作者 殷丽凤 栗庆杰 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第2期115-119,共5页
启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结... 启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结果的误差平方和较大并且轮廓系数偏小。针对这一问题,提出了CHk-means算法,该算法引入仔细播种方法,克服了启发式k-means算法随机选择初始聚类中心带来的局部最优解问题;该算法引入局部异常因子LOF算法对离群点进行检测,降低了离群点数据对聚类结果的影响。在多个数据集上对3种算法进行对比试验,结果表明CHk-means算法可有效降低聚类结果的误差平方和,增强聚类的轮廓系数,使聚类质量得到明显改善。 展开更多
关键词 聚类算法 K-meanS 启发式算法 仔细播种 局部异常因子 离群点
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Factors in the Change of English Word Meaning
4
作者 王晓素 《新农村(黑龙江)》 2011年第7期167-167,共1页
关键词 英文摘要 内容介绍 编辑工作 期刊
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基于K-means和主成分分析的京张体育文化旅游带冰雪运动旅游市场研究
5
作者 王光军 王姣姣 +2 位作者 赵小勇 商万军 杨义风 《河北北方学院学报(社会科学版)》 2024年第2期16-19,88,共5页
使用问卷调查、K-means聚类分析和主成分因子分析等方法对后冬奥时期京张体育文化旅游带的冰雪运动旅游市场进行分析发现,该市场可细分为青年冰雪爱好者、家庭亲子游客、中老年休闲游客和高端商务游客等类别。其中:青年和家庭市场为主力... 使用问卷调查、K-means聚类分析和主成分因子分析等方法对后冬奥时期京张体育文化旅游带的冰雪运动旅游市场进行分析发现,该市场可细分为青年冰雪爱好者、家庭亲子游客、中老年休闲游客和高端商务游客等类别。其中:青年和家庭市场为主力,市场需求集中在专业冰雪设施服务和冰雪文化体验等方面。据此,提出提升冰雪运动品质安全、丰富文化内涵和满足个性化需求等策略,以挖掘市场潜力,促进该地区冰雪旅游经济的可持续发展。 展开更多
关键词 冰雪运动旅游 市场细分 市场定位 K-means聚类分析 主成分因子分析
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基于改进k-means聚类算法的上市公司信用风险评估
6
作者 曾曦 《高师理科学刊》 2024年第11期20-25,共6页
针对传统的k-means聚类算法初始聚类中心具有随机性,聚类结果会随着初始聚类中心的不同而波动的问题,改进了初始聚类中心选取的方法.利用UCI数据库中的Iris数据集进行实验并计算准确率,对比发现改进算法后的聚类准确率较传统算法有了明... 针对传统的k-means聚类算法初始聚类中心具有随机性,聚类结果会随着初始聚类中心的不同而波动的问题,改进了初始聚类中心选取的方法.利用UCI数据库中的Iris数据集进行实验并计算准确率,对比发现改进算法后的聚类准确率较传统算法有了明显提高.选取25家上市公司,运用因子分析法构建信用风险评估指标体系,利用改进后的评估模型对这25家上市公司的信用风险进行评估,按照信用风险等级将这些公司分为高风险、中风险、低风险三类,其中高风险1家,中风险21家,低风险3家.将改进后的k-means聚类评估模型和传统k-means聚类评估模型进行比较分析,结果表明,改进后的评估模型算法性能有所提高,评估结果更为合理. 展开更多
关键词 K-meanS算法 上市公司 信用风险 初始聚类中心 因子分析
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优化初始聚类中心的改进K-means算法 被引量:34
7
作者 唐东凯 王红梅 +1 位作者 胡明 刘钢 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第8期1819-1823,共5页
针对K-means算法对初始聚类中心和离群点敏感的缺点,提出了一种优化初始聚类中心的改进K-means算法.该算法首先计算出数据集中每个数据对象的离群因子,并根据离群因子的值对数据集进行升序排列,使得中心点的位置靠前.然后在升序排列的... 针对K-means算法对初始聚类中心和离群点敏感的缺点,提出了一种优化初始聚类中心的改进K-means算法.该算法首先计算出数据集中每个数据对象的离群因子,并根据离群因子的值对数据集进行升序排列,使得中心点的位置靠前.然后在升序排列的数据集上,引入取样因子α,得到候选初始中心点集.最后,根据最大最小距离的思想,在候选初始中心点集上选取k个数据对象作为初始聚类中心.实验结果表明,在时间基本相同的情况下,提出的改进算法相对K-means、K-means++算法具有较好的稳定性和较高的聚类准确率,并且聚类的平均迭代次数也相对较小. 展开更多
关键词 K-meanS算法 初始聚类中心 离群因子 取样因子 最大最小距离
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结合初始中心优化和特征加权的K-Means聚类算法 被引量:19
8
作者 王宏杰 师彦文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第B11期457-459,502,共4页
为了提高传统K-Means聚类算法的聚类准确性,提出一种结合初始中心优化和特征加权的改进K-Means聚类算法。首先,根据样本特征对聚类的贡献程度获得初始特征权重,构建一种加权距离度量。其次,利用提出的初始聚类中心选择方法获得k个初始... 为了提高传统K-Means聚类算法的聚类准确性,提出一种结合初始中心优化和特征加权的改进K-Means聚类算法。首先,根据样本特征对聚类的贡献程度获得初始特征权重,构建一种加权距离度量。其次,利用提出的初始聚类中心选择方法获得k个初始聚类中心,并结合初始特征权重进行初步聚类。然后,根据聚类精度来调整特征权重并再次执行聚类过程。重复执行上述过程直到聚类精度不再变化,获得最终的聚类结果。在UCI数据库上的实验结果表明,与现有相关K-Means聚类算法相比,该算法具有较高的聚类准确性。 展开更多
关键词 K-meanS聚类 贡献因子 特征加权 初始聚类中心优化
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基于因子分析和K-means聚类的空中交通复杂性评价 被引量:9
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作者 温瑞英 王红勇 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第3期384-388 404,共6页
针对航空器服务架次不能精确刻画空中交通复杂程度的现状,提出一种通过多指标度量空中交通复杂性的方法。首先通过实测雷达数据计算得出9个空中交通复杂性评价指标值,并对复杂性指标进行了相关性分析及因子分析的适用性检验;采用因子分... 针对航空器服务架次不能精确刻画空中交通复杂程度的现状,提出一种通过多指标度量空中交通复杂性的方法。首先通过实测雷达数据计算得出9个空中交通复杂性评价指标值,并对复杂性指标进行了相关性分析及因子分析的适用性检验;采用因子分析方法最大程度地消除了指标间的相关性,并从多个复杂性评价指标中提取了空中交通总量和空中交通密度2个因子;基于所提取的因子,建立了空中交通复杂性综合评价函数,并利用K-means聚类方法将空中交通复杂程度归为5类,最后通过时段流量和实测陆空通话数据进行了验证。结果表明,当空中交通复杂程度分别为低、高时,15min内的航空器数量分别为10,24架,陆空通话时长分别为315s,636s,对应的通话饱和度分别为35%,70%.随着空中交通复杂性等级的提高,时段流量和通话饱和度增加。 展开更多
关键词 空中交通 交通复杂性 因子分析 K-meanS聚类 相关性
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基于可拓距的改进k-means聚类算法 被引量:9
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作者 赵燕伟 朱芬 +3 位作者 桂方志 任设东 谢智伟 徐晨 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期344-351,共8页
针对现有聚类算法在初始聚类中心优化过程中存在首个初始聚类中心点落于边界非密集区域的不足,导致出现算法聚类效果不均衡问题,提出一种基于可拓距优选初始聚类中心的改进k-means算法。将样本经典距离向可拓区间映射,并通过可拓侧距计... 针对现有聚类算法在初始聚类中心优化过程中存在首个初始聚类中心点落于边界非密集区域的不足,导致出现算法聚类效果不均衡问题,提出一种基于可拓距优选初始聚类中心的改进k-means算法。将样本经典距离向可拓区间映射,并通过可拓侧距计算方法得到可拓左侧距及可拓右侧距;引入平均可拓侧距概念,将平均可拓左侧距和平均可拓右侧距分别作为样本密集度和聚类中心疏远度的量化指标;在此基础上,给出初始聚类中心选取准则。通过与传统k-means聚类算法进行对比,结果表明改进后的k-means聚类算法选取的初始聚类中心分布更加均匀,聚类效果更好,尤其在对高维数据聚类时具有更高的聚类准确率和更好的均衡性。 展开更多
关键词 可拓距 K-meanS聚类算法 缩放因子 初始聚类中心 密集度 疏远度
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基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型 被引量:3
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作者 张向东 白仁钰 黄建国 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2019年第1期111-116,共6页
为了解决实际工程中边坡安全系数不能准确描述边坡状态的问题,基于定性分析和定量分析相结合的思想,运用FAHP法和K-Means聚类算法,通过对滑坡样本的关键因素进行评价和聚类得到各因素的聚类中心,再通过构建联系数向量的方法,建立基于FAH... 为了解决实际工程中边坡安全系数不能准确描述边坡状态的问题,基于定性分析和定量分析相结合的思想,运用FAHP法和K-Means聚类算法,通过对滑坡样本的关键因素进行评价和聚类得到各因素的聚类中心,再通过构建联系数向量的方法,建立基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型。根据边坡中的关键性因素运用基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型完成对未知边坡样本进行预测。将该模型应用于新建南昌到赣州铁路客运专线项目,结果与实际情况相符合,避免了实际工程中单纯考虑边坡安全系数来确定边坡状态的局限性。通过构建基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型,揭示了高度、边坡角、孔隙水压力比等因素与边坡稳定性的非线性关系,此模型可以为边坡的设计、施工、监测提供参考。 展开更多
关键词 边坡稳定性 FAHP法 安全系数 K-means聚类原理 归一化函数
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一种结合Mean-shift和粒子滤波的视频跟踪算法 被引量:2
12
作者 李冬 陈恳 +1 位作者 赵学梅 杨任尔 《宁波大学学报(理工版)》 CAS 2011年第1期24-29,共6页
提出一种结合均值偏移算法和粒子滤波理论的视频跟踪算法,解决了目标旋转、部分遮挡和运动速度过快的问题.通过均值偏移对粒子滤波中的粒子集进行进一步寻优,增加了粒子的有效性,极大减少了粒子采样的数量,且解决了经过多次重采样后粒... 提出一种结合均值偏移算法和粒子滤波理论的视频跟踪算法,解决了目标旋转、部分遮挡和运动速度过快的问题.通过均值偏移对粒子滤波中的粒子集进行进一步寻优,增加了粒子的有效性,极大减少了粒子采样的数量,且解决了经过多次重采样后粒子多样性降低的问题.新的粒子通过与观测值之间的巴氏系数来决定重要性权重.实验证明:本算法可以完成实时地对视频目标进行部分遮挡以及目标旋转下的跟踪,具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 均值偏移 粒子滤波 视频跟踪
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一种基于三维指标因子的流域多年径流丰枯k-means聚类法 被引量:1
13
作者 庄承彬 陈晓宏 +1 位作者 黄薇颖 彭涛 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2010年第6期1354-1357,共4页
径流丰枯聚类研究的传统方法多建立在年径流量的单一指标之上,容易导致分析的片面化。针对这个问题,提出了衡量流域多年径流丰枯状态的三维指标因子及权重,将其耦合到k-means聚类法的相似度计算与收敛分析中,在此基础上对对多年径流进... 径流丰枯聚类研究的传统方法多建立在年径流量的单一指标之上,容易导致分析的片面化。针对这个问题,提出了衡量流域多年径流丰枯状态的三维指标因子及权重,将其耦合到k-means聚类法的相似度计算与收敛分析中,在此基础上对对多年径流进行丰枯聚类,构建了一种基于三维指标因子的流域多年径流丰枯k-means聚类法。以该方法对广东省鉴江流域下游化州站1956—2006年的径流系列进行聚类分析,并与基于年径流量单一指标的k-means聚类方法进行对比,结果表明该方法是较全面且符合实际的。 展开更多
关键词 三维指标因子 K-meanS 丰枯 聚类 多年径流 广东省鉴江流域
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融合纹理特征的Mean-shift抗遮挡目标跟踪算法 被引量:1
14
作者 曹洁 付德强 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期88-91,共4页
针对传统Mean-shift算法仅利用颜色特征,当场景中含有目标颜色相近的物体时,易发生误跟踪,且在目标被遮挡的情况下,无法进行有效的跟踪,提出一种融合目标纹理特征的抗遮挡跟踪算法.同时实时更新模板,并通过Kalman滤波估计目标的状态,在... 针对传统Mean-shift算法仅利用颜色特征,当场景中含有目标颜色相近的物体时,易发生误跟踪,且在目标被遮挡的情况下,无法进行有效的跟踪,提出一种融合目标纹理特征的抗遮挡跟踪算法.同时实时更新模板,并通过Kalman滤波估计目标的状态,在目标被遮挡的情况下进行估计预测.提出一种遮挡因子作为目标遮挡的判据,严重遮挡时,采用目标状态的外推来预测目标的位置.实验结果表明,该算法具有更强的抗干扰性,即使在目标完全遮挡的情况下仍能正确跟踪目标. 展开更多
关键词 目标跟踪 mean-SHIFT算法 纹理特征 遮挡因子
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改进K-means聚类算法行驶工况及油耗研究 被引量:4
15
作者 苏小会 张玉西 +1 位作者 徐淑萍 尚煜 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第11期2020-2026,共7页
为解决传统聚类算法初始中心易陷入局部最优、耗时长的问题,提出一种改进的K-means聚类优化算法。该算法引入最大最小距离和加权欧氏距离,从剩余聚类点距离均值和出发,避免孤立点和边缘数据的影响。利用比重法对主成分进行改进,以由此... 为解决传统聚类算法初始中心易陷入局部最优、耗时长的问题,提出一种改进的K-means聚类优化算法。该算法引入最大最小距离和加权欧氏距离,从剩余聚类点距离均值和出发,避免孤立点和边缘数据的影响。利用比重法对主成分进行改进,以由此获得的特征影响因子作为初始特征权重,构建一种加权欧氏距离度量。根据特征贡献率对聚类的影响,筛选具有代表性的特征因子凸显聚类效果,最终合成汽车行驶工况,分析瞬时油耗。结果表明,所提算法构建行驶工况的速度-加速度联合分布差异值仅为1.05%,比传统K-means聚类省时44.2%,行驶工况拟合度较高,能反映实际车辆的运行特征及油耗。 展开更多
关键词 行驶工况 影响因子 特征权重 加权K-means聚类
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基于稀疏约束非负矩阵分解的K-Means聚类算法 被引量:8
16
作者 韩素青 贾茹 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第6期1216-1222,共7页
为了提高K-Means聚类算法在高维数据下的聚类效果,提出一种基于稀疏约束非负矩阵分解的K-Means聚类算法。该算法在最优保持原始数据本质的前提下,通过在非负矩阵分解过程中对基矩阵列向量施加l1与l2范数稀疏约束,首先挖掘嵌入在高维数... 为了提高K-Means聚类算法在高维数据下的聚类效果,提出一种基于稀疏约束非负矩阵分解的K-Means聚类算法。该算法在最优保持原始数据本质的前提下,通过在非负矩阵分解过程中对基矩阵列向量施加l1与l2范数稀疏约束,首先挖掘嵌入在高维数据中的低维数据结构,实现高维数据的低维表示,然后利用在低维数据聚类中性能良好的K-Means算法对稀疏降维后的数据进行聚类。实验结果表明提出的算法可行,并且在处理高维数据上有效。 展开更多
关键词 高维数据 非负矩阵分解 稀疏约束 K-meanS聚类
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基于因子分析与K-means聚类耦合的分时保费定价方法研究 被引量:1
17
作者 曾娟 吴兴华 张洪昌 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2018年第2期213-218,共6页
传统车险定价基于"一人一车"前提,与租赁汽车所有权与使用权分离的运营模式冲突。为了解决租赁汽车分时保费的定价问题,研究了基于驾驶员行为的费率因子分级设计方法。首先,采用因子分析法提取驾驶行为因子,以方差贡献率的加... 传统车险定价基于"一人一车"前提,与租赁汽车所有权与使用权分离的运营模式冲突。为了解决租赁汽车分时保费的定价问题,研究了基于驾驶员行为的费率因子分级设计方法。首先,采用因子分析法提取驾驶行为因子,以方差贡献率的加权均值作为权重,设计了驾驶员综合风险评价因子S;然后,以S为聚类指标利用K-means聚类算法实现对驾驶员风险的自动分级,进而为分时保费费率因子的分级提供依据;最后,以某大型租赁公司所提供的19位驾驶员实车数据作为样本,结合某保险公司所提供的违章及出险事故数据,证明了该方法的可行性与有效性,该方法可为以人为中心的车险保费定价提供积极的理论参考。 展开更多
关键词 分时保费 驾驶行为 因子分析 K-meanS聚类
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基于时间因子的混沌粒子群优化K-means算法 被引量:3
18
作者 王建芳 郝丽静 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第4期539-544,共6页
针对传统的K-means算法对初始聚类中心取值敏感和易陷入局部最优解等缺点,提出一种带时间因子的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)聚类算法。首先在PSO算法中引入反映时间效应的动态调整时间因子,以避免粒子在最优解附... 针对传统的K-means算法对初始聚类中心取值敏感和易陷入局部最优解等缺点,提出一种带时间因子的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)聚类算法。首先在PSO算法中引入反映时间效应的动态调整时间因子,以避免粒子在最优解附近震荡,为保证粒子在规定范围内运动,采用边界缓冲墙对越界粒子进行处理;其次针对粒子群算法存在的全局搜索性能问题,通过改进的混沌技术对粒子群进行扰动,以混沌搜索替代随机搜索,确保种群的多样性,进而使粒子群向更优的方向移动;最后将改进后的粒子群算法结合K-means算法,以提高粒子的局部勘探能力,从而更快地找到全局最优位置。对UCI中的Iris数据集和Wine数据集仿真表明,该算法相比其他2种算法,聚类准确率分别增长了5.1%和1.3%,1.79%和1.09%。 展开更多
关键词 K-meanS 混沌技术 粒子群优化算法 时间因子
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一种基于改进蜂群的K-means聚类算法 被引量:1
19
作者 罗可 易斌 《长沙理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第4期85-89,共5页
为了克服K-means聚类算法的不足,提出了一种改进的人工蜂群算法。通过在蜜源搜索策略中加入动态调整因子,使得算法在不同的进化时期能够自动地调整搜索范围,增强了算法的全局搜索能力和局部开采能力。引入了包含更多最优解信息的中心解... 为了克服K-means聚类算法的不足,提出了一种改进的人工蜂群算法。通过在蜜源搜索策略中加入动态调整因子,使得算法在不同的进化时期能够自动地调整搜索范围,增强了算法的全局搜索能力和局部开采能力。引入了包含更多最优解信息的中心解思想,提高了蜂群的搜索效率,加快了算法的收敛速度。利用改进后的蜂群算法来优化K-means算法,以改善聚类效果的性能。试验结果表明,优化后的K-means算法具有较强的稳定性,且聚类效果有了明显改善。 展开更多
关键词 聚类 K-meanS算法 人工蜂群算法 中心解 动态调整因子
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基于改进K-means聚类算法的大学生就业内驱因素路径分析 被引量:1
20
作者 刘思宏 余飞 姜勇 《通化师范学院学报》 2022年第2期93-98,共6页
大学生的个体因素直接影响着大学生的就业状况,分析个体内驱因素可以预测大学生求职的能力.该文利用改进的K-means算法对大学生就业内驱因素进行聚类分析,建立求职内驱因素路径数据模型,优化内驱因素路径,为就业指导教育和大学生求职能... 大学生的个体因素直接影响着大学生的就业状况,分析个体内驱因素可以预测大学生求职的能力.该文利用改进的K-means算法对大学生就业内驱因素进行聚类分析,建立求职内驱因素路径数据模型,优化内驱因素路径,为就业指导教育和大学生求职能力提升提供参考. 展开更多
关键词 聚类 K-meanS算法 初始聚类中心 内驱因素路径
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