作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
C-均值算法是一种普遍使用的聚类实现方法,在此基础上,针对时序数据的特点,使用统计理论对其进行改进,使改进后算法可以自动进行模式分类;并且,可以在可能的生产模式中,发现近似最优解,从而达到减少模式分类次数,提高效率的效果.通过选择数据测试,达到了较好的效果.
推荐文章
改进的模糊核C-均值算法
聚类分析
模糊C-均值
核方法
无监督学习
基于改进QPSO的模糊C-均值聚类算法
模糊C-均值聚类
量子粒子群优化
聚类分析
量子门更新策略
时序数据相似性挖掘算法研究
相似性挖掘
时间序列
数据挖掘
知识发现
基于模糊C-均值的改进人工蜂群聚类算法
人工蜂群算法
模糊C-均值
聚类分析
差分进化
搜索方程
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 改进C-均值算法实现时序数据模式自动生成
来源期刊 黑龙江科技信息 学科 工学
关键词 模式分析 时序数据 C-均值算法
年,卷(期) 2007,(16) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 83
页数 1页 分类号 TP3
字数 2353字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1328.2007.16.082
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周强 安徽理工大学计算机系 8 23 2.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (1)
共引文献  (15)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2010(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
模式分析
时序数据
C-均值算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科学技术创新
旬刊
2096-4390
23-1600/N
16开
黑龙江省哈尔滨市
14-269
1997
chi
出版文献量(篇)
126927
总下载数(次)
266
总被引数(次)
285821
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导