论文研究k均值算法初始聚类中心选取方法的研究 .pdf

多聚类中心近邻传播聚类算法（MEAP），在处理任意形状具有流形分布结构的数据时，往往得不到理想的聚类结果。为此，基于流形学习的思想，设计了一种全新的相似性度量，该相似性度量能够扩大位于同一流形中数据点

讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进，在原有的模糊C-均值算法的基础上，提出一种软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均值聚类算法是在模糊C-均值聚类算法之前加入一层硬C-均值聚类算法。硬聚

数字摄像技术在降水粒子的自动观测中具有非常好的应用前景，如何在数字图像中准确地进行降水粒子的边缘检测是其中的一项关键技术。Snake模型具有很好的融合图像上层知识和底层特征的能力，能够实现目标轮廓的准

空间聚类算法中，聚类的效果在很大程度上受制于最佳[k]值的选择。典型的[K]-均值算法中，聚类数[k]需要事先确定，但在实际情况中[k]的取值很难确定。针对手肘法在确定[k]值的过程中存在的“肘点”位

引入事务的恢复机制改进Kmeans算法，改进后的算法允许在运行过程中的任何时刻停机，重新启动后可在停机前运算成果的基础上继续运算，直至算法结束。改进后的算法使得普通机器条件下针对大数据集运用Kme

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提出一种模拟电路故障的分布式诊断算法，用以解决大数据量故障样本集所带来的网络规模过大，训练时间过长等问题。该算法采用有监督Hebb学习规则，在训练学习过程中添加类别标识，避免了因数据分割而产生的部分知

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针对K-调和均值聚类算法易陷入局部最优的缺点，提出了一种基于改进差分进化的K-调和均值聚类算法。该算法通过引入基于Logistic变尺度混沌搜索和指数递增交叉概率算子的差分进化算法来增强全局寻优能力。