检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2009年第19期45卷 177-180页

作者：王建锋金健王晶晶上海电力学院计算机科学与技术系上海200090 华东师范大学计算机科学与技术系上海200062 上海西渡学校上海201401

为解决传统聚类方法对不同规模类不能正确聚类的问题,探讨了带影响力因子的硬聚类方法。为每个类均赋予一个影响力因子,使样本的隶属关系不只受距离的影响,而且受类的规模的影响。通过对18个数据集的实验,证明该方法的可行性,并且观察... 详细信息

为解决传统聚类方法对不同规模类不能正确聚类的问题,探讨了带影响力因子的硬聚类方法。为每个类均赋予一个影响力因子,使样本的隶属关系不只受距离的影响,而且受类的规模的影响。通过对18个数据集的实验,证明该方法的可行性,并且观察了影响力因子的取值对收敛过程和算法产生结果的影响,提出了今后的工作重点。

关键词：聚类硬聚类算法模糊C均值算法影响力因子

来源：评论

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K-means、潜在类别模型与混合Rasch模型在二分外显变量情况下的比较研究

K-means、潜在类别模型与混合Rasch模型在二分外显变量情况下的比...

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作者：马文超北京师范大学

学位级别：硕士

聚类分析技术是心理与教育领域常用的对被试进行分类的统计手段,通过聚类分析技术可以发现具有不同特征的被试。传统的聚类分析如K-means方法和最近兴起的基于模型的聚类分析,如潜在类别模型和混合Rasch模型,均在教育和心理学领域受到... 详细信息

聚类分析技术是心理与教育领域常用的对被试进行分类的统计手段,通过聚类分析技术可以发现具有不同特征的被试。传统的聚类分析如K-means方法和最近兴起的基于模型的聚类分析,如潜在类别模型和混合Rasch模型,均在教育和心理学领域受到了较多的关注。然而,目前还缺少在二分外显变量的情境下对不同聚类方法的聚类效果的比较。本研究目的在于比较K-means方法、潜在类别模型和混合Rasch模型在二分外显变量的情况下的聚类效果,包括模拟研究和实证研究两个部分。\n 在模拟研究中,本研究控制样本量、题目数量、潜在类别数量和潜类别人数比例等条件,分别使用潜在类别模型和混合Rasch模型生成所需数据,在假设潜在类别数量已知的情况下,使用三种聚类方法对生成的数据进行分析,以分类一致性指标(Adjusted RandomIndex,ARI)作为评价分类效果的标准,探讨影响聚类分析的因素及三种聚类方法在不同条件下的分类效果。结果表明:(1)潜在类别数量、题目数量和变量间相关对三种聚类方法的分类准确性影响较大,较多的潜在类别数量、较小的题目数量或变量间的相关关系均会使聚类分析的准确性下降。样本量和样本平衡尽管也会影响聚类方法的分类准确性,但是作用较小。不同因素对聚类分析的准确性的交互作用存在。(2)当潜在类别数量为2且样本平衡时,三种方法表现相当;样本不平衡时,混合Rasch模型最好,K-means方法最差。当潜在类别数量为4且样本平衡时,K-means方法与潜在类别模型方法相当,混合Rasch模型最差;样本不平衡时,K-means方法依然表现最好。\n 在实证研究中,研究者对1560名考生在网络成瘾测验上的作答进行聚类分析。结果发现基于同一批实证数据的情况下,潜在类别模型、混合Rasch模型和K-means方法分类也不完全一致;潜在类别模型和混合Rasch模型具有较高的分类一致性,而它们与K-means方法具有相对较低的分类一致性,这一实证研究结果表明模拟研究的结论具有较好的外推力。

关键词：二分外显变量硬聚类算法潜在类别模型混合Rasch模型

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融合K-Means与Agnes的Mashup服务聚类方法

融合K-Means与Agnes的Mashup服务聚类方法

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第五届中国计算机学会服务计算学术会议

作者：黄兴刘小青曹步清唐明董刘建勋湖南科技大学计算机科学与工程学院&知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室湖南湘潭411201 密苏里科技大学计算机科学系美国罗拉65401

如何从海量的Mashup服务集中快速、准确的找到满足用户需求的Mashup服务,成为一个具有挑战性的问题.在Mashup服务发现中,预先对Mashup服务进行聚类,将大大缩小服务搜索的空间与范围,提高Mashup服务发现的效率与精度. 本文提出一种新... 详细信息

如何从海量的Mashup服务集中快速、准确的找到满足用户需求的Mashup服务,成为一个具有挑战性的问题.在Mashup服务发现中,预先对Mashup服务进行聚类,将大大缩小服务搜索的空间与范围,提高Mashup服务发现的效率与精度. 本文提出一种新颖的融合K-Means与Agnes的Mashup服务聚类方法(MSCA).首先对Mashup服务中的Tag标签进行扩充和排序;其次,计算Mashup服务的集成相似性;接着,应用K-Means算法对Mashup服务相似度矩阵进行聚类,找到相似度较高的Mashup服务将其划分到N个原子簇中,再利用Agnes算法对N个原子簇进行层次聚类.最后,从ProgrammableWeb上爬取了13082个Mashup服务作为实验对象,实验结果表明:相比传统的基于K-Means算法的Mashup服务聚类方法,MSCA方法的平均查准率和查全率分别提高了5.18％、5.84％,切实提高了服务聚类及发现的精度.

关键词：网络服务服务聚类发现精度硬聚类算法 Agnes算法

来源：评论

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西部地区环境污染治理效果的动态组合评价方法分析

西部地区环境污染治理效果的动态组合评价方法分析

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贵州省系统工程学会第二届学术年会

作者：董超王红蕾贵州大学管理学院贵阳550025

近年来,西部各省市在发展经济的同时,比以往更加注重环境的保护,在环境治理方面取得了显著的成就.本文选取了11个反应环境治理效果的指标,运用基于熵权的TOPSIS方法对西部各省市2004-2009年环境治理效果进行了静态评估,并且运用动态组... 详细信息

近年来,西部各省市在发展经济的同时,比以往更加注重环境的保护,在环境治理方面取得了显著的成就.本文选取了11个反应环境治理效果的指标,运用基于熵权的TOPSIS方法对西部各省市2004-2009年环境治理效果进行了静态评估,并且运用动态组合评价方法进行动态评估,最后,运用k-means聚类算法,对结果进行聚类.对西部地区环境治理效果的研究结果,可以为政府相关部门进一步改善环境质量提供一定的科学依据.

关键词：环境治理西部地区动态组合评价指标硬聚类算法

来源：评论

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