传统聚类算法在计算两个对象间的距离时,每个属性对距离的贡献相同。COSA(Clustering On Subsets of Attributes)算法[1]认为在不同的分组中,每个属性对计算距离所起的作用可能并不相等,因为不同分组中的对象可能在不同的属性子集上聚...传统聚类算法在计算两个对象间的距离时,每个属性对距离的贡献相同。COSA(Clustering On Subsets of Attributes)算法[1]认为在不同的分组中,每个属性对计算距离所起的作用可能并不相等,因为不同分组中的对象可能在不同的属性子集上聚集。文献[1]在此基础上定义了新的距离,并提出了两种COSA算法:COSA1算法是一种分割的聚类算法;COSA2算法是一种层次聚类算法。为了对比COSA距离和传统的欧氏距离在文本聚类中的表现,本文对中文文本进行了分割聚类和层次聚类的实验。实验结果显示出COSA算法较基于欧氏距离的聚类算法有更好的性能,而且对于属性数的变化,COSA算法更加稳定。展开更多
针对导线测量中徕卡TS 50观测数据格式与COSA导线平差数据格式不一致的问题,基于Visual Studio 2010平台采用C#编程语言编制格式转换软件,借助Microsoft Office的OLE组件读取各测站的观测数据,将其转换为COSA导线平差格式文件,并通过工...针对导线测量中徕卡TS 50观测数据格式与COSA导线平差数据格式不一致的问题,基于Visual Studio 2010平台采用C#编程语言编制格式转换软件,借助Microsoft Office的OLE组件读取各测站的观测数据,将其转换为COSA导线平差格式文件,并通过工程实例验证程序的可靠性和可行性。结果表明,该格式转换软件可提高导线数据处理的自动化水平。展开更多
为满足海洋监测系统中赤潮监测数据的信息挖掘需求,在深入探讨数据挖掘相关算法的基础上,提出一种新的基于分组属性加权聚类的CSFCM算法。该算法将COSA(Clustering Objects on Subsets of Attributes)算法与模糊C均值算法相结合并引入...为满足海洋监测系统中赤潮监测数据的信息挖掘需求,在深入探讨数据挖掘相关算法的基础上,提出一种新的基于分组属性加权聚类的CSFCM算法。该算法将COSA(Clustering Objects on Subsets of Attributes)算法与模糊C均值算法相结合并引入相似关系预处理,再对准则函数和聚类模型加以改进。实验结果表明,该算法适用于赤潮监测数据挖掘的实时聚类需求,准确率高,为赤潮预报提供必要的决策依据。展开更多
文摘传统聚类算法在计算两个对象间的距离时,每个属性对距离的贡献相同。COSA(Clustering On Subsets of Attributes)算法[1]认为在不同的分组中,每个属性对计算距离所起的作用可能并不相等,因为不同分组中的对象可能在不同的属性子集上聚集。文献[1]在此基础上定义了新的距离,并提出了两种COSA算法:COSA1算法是一种分割的聚类算法;COSA2算法是一种层次聚类算法。为了对比COSA距离和传统的欧氏距离在文本聚类中的表现,本文对中文文本进行了分割聚类和层次聚类的实验。实验结果显示出COSA算法较基于欧氏距离的聚类算法有更好的性能,而且对于属性数的变化,COSA算法更加稳定。
文摘针对导线测量中徕卡TS 50观测数据格式与COSA导线平差数据格式不一致的问题,基于Visual Studio 2010平台采用C#编程语言编制格式转换软件,借助Microsoft Office的OLE组件读取各测站的观测数据,将其转换为COSA导线平差格式文件,并通过工程实例验证程序的可靠性和可行性。结果表明,该格式转换软件可提高导线数据处理的自动化水平。
文摘为满足海洋监测系统中赤潮监测数据的信息挖掘需求,在深入探讨数据挖掘相关算法的基础上,提出一种新的基于分组属性加权聚类的CSFCM算法。该算法将COSA(Clustering Objects on Subsets of Attributes)算法与模糊C均值算法相结合并引入相似关系预处理,再对准则函数和聚类模型加以改进。实验结果表明,该算法适用于赤潮监测数据挖掘的实时聚类需求,准确率高,为赤潮预报提供必要的决策依据。
