简介：针对高职生职业能力测评,提出由5个方面23个细项组成的测评体系,采用了模糊聚类算法实现对高职学生职业能力进行客观分类,给企业招聘毕业生和学院教学质量分析提供重要的参考。

简介：目前很多已知的聚类算法对于异常点的处理存在不合理的问题,将模糊集和粗糙集的相关理论加人到支持向量聚类算法中,可增加异常点处理的合理性,并得到一种新的改进算法,将其称为模糊一粗糙支持向量聚类算法.当支持向量集作为一个特殊的聚类,通过元素间的亲密程度,模糊边界的隶属度可以被计算出来.而下近似集包含的样本点建立在算法训练阶段获得的超球体内.在检测异常值和计算任意轮廓的聚类方面,该算法具有较大的优势和潜力.

简介：针对网络学习者及其对案例访问的模糊性提出采用模糊聚类的方法对学习者和案例进行聚类分析。在算法中，以各学习者对案例的访问次数、时间、学习效率等刻画学习者对案例的关注程度建立模糊相似矩阵，再由平方法求出模糊等价矩阵，然后进行聚类分析。通过具体实例阐述算法的计算过程，证明算法实现的可行性和有效性。

简介：　首先比较了数据流聚类分析与传统的聚类分析方法的一些不同点，对目前最新的一些数据流聚类研究成果进行了分析，最后对数据流聚类发展方向进行了展望。

简介：聚类分析在数据挖掘领域中占有重要地位,到目前为止学者们提出了许多的聚类算法.本文提出了一种基于kNN的聚类算法k-NearestNeighborCluster（kNNC）.该算法首先找到每个数据点的k个邻居点,然后设置匹配点数n,通过使用每个点的邻居点进行匹配进而达到聚类效果.本文通过三个实验去验证该算法,并且与k-means算法进行比较.实验结果表明,该算法具有稳定的正确率,而其最大的优点是不需要预先设定聚类簇数,它可以大致的找到聚类的簇数.

简介：提出了一种基于郭涛算法的聚类算法,在WEKA平台上通过使用Iris数据集和Glass数据集对基于郭涛算法的聚类算法和K-means算法进行对比实验,验证了基于郭涛算法的聚类算法的有效性。

简介：一、前言随着信息技术的发展和山东黄河通信服务质量要求的提高，档案的种类、载体形式日趋多样化，科学地管理档案及档案信息资源的有效开发利用迫在眉睫．传统的黄河通信档案资源利用，仅局限于信息检索查询，

简介：文本聚类技术作为处理和组织大量文本数据的一项重要技术，能够在很大程度上解决由于信息爆炸所带来的问题。Sollin算法是构建最小生成树的典型算法，与Kruskal算法和Prim算法相比，具有容易实现并行运算的特点。因此，利用基于Sollin的快速层次聚类算法在复旦语料和搜狗语料上进行聚类实验，结果表明基于Sollin的快速层次聚类算法在运行效率和聚类质量上都优于传统层次聚类算法。

简介：摘要：随着我国城市的发展和建设步伐的加快，地下空间的开发力度越来越大，城市深基坑工程越来越多，并呈现大规模、大深度的发展趋势。近年来，城市深基坑工程风险事故频发，往往带来难以估量的生命财产损失以及不良的社会影响。城市深基坑工程建设具有开挖工期长、施工难度大等特点，是一项高风险的建设工程。尤其在施工阶段，项目投入资源多、技术复杂、周边环境复杂，不可预见因素多并不断变化。因此，为了保证基坑工程顺利实施，对城市深基坑工程施工风险进行评估具有重要意义。基于此，本篇文章对基于模糊聚类最大树算法的高层建筑基坑工程风险识别方法进行研究，以供参考。

简介：与Mamdani模糊系统相比,T-S模糊系统具有较好的性质,并在实际中得到了广泛的应用。如何建立T-S模糊系统也成为研究的热点。本文使用改进的模糊C-均值聚类方法建立初始T-S模糊系统,然后使用粒子群算法进行优化。仿真结果验证了该方法的可行性与有效性。

简介：二十世纪九十年代以来,模糊系统的研究与应用得到快速地发展。从输入-输出数据出发建立模糊系统也成为控制领域一个研究热点。本文综述并分析了二十年来聚类法模糊系统建模研究的重要成果,并指出了进一步的研究方向。

简介：提出一种将改进的核函数应用于土壤肥力研究的聚类方法。该方法在K-means聚类算法的基础上加入核函数,简化目标函数,将数据从低维空间映射到高维空间增加样本特征差异,同时提出相应选取参数的标准,提高聚类效果。实验表明,该算法对于非凸型数据或多维数据聚类正确率较高,具有良好的性能,能较好地反映土壤肥力指标和土壤利用的关系,可使土壤肥力的发展与作物的需求达到协调一致的状态,保障农作物的高产稳产。

简介：通过分析目前的聚类算法,提出了多隶属聚类的概念;提出了一种基于频繁项目集的多隶属聚类算法,该算法能产生事务型数据的多隶属聚类.

简介：本文针对目前基于聚类算法的入侵检测技术存在符号类型数据处理能力欠缺、误报率较高的问题。提出了一种基于聚类和关联规则修正的入侵检测技术。该方法将关联规则挖掘技术引入到聚类分析机制中．利用针对符号型属性的关联规则挖掘结果对聚类结果进行修正，从而有效降低由于在入侵检测单纯使用聚类分析所导致的误报。文中详细的阐述了改进的具体实现方案，并通过实验验证了该技术的可行性。

简介：影响矿井煤炭自燃的因素包括煤炭自燃倾向性、地质条件、开采技术条件，煤炭自燃预测是一个模糊系统。应用模糊聚类分析法，将一定数量煤矿自燃信息作为样本进行聚类分析，可以得到煤层自燃危险程度模式，预测待开采煤层的自燃危险程度。

简介：采用模糊聚类思想与方法，对大学生体质健康测试数据进行分析，从庞杂的数据中获取有价值的信息，建立学生体质健康状况评价模块，用以帮助教师及学生更好的了解学生的体质状态，选择锻炼方法，提高学生健康质量。本文以5000名在校大学生的体质健康测试数据为案例，应用模糊聚类方法对数据进行处理分析，得到了各类的语意解释，从而量化的评价了学生体质健康情况。

简介：为实现高校教师有效教学的特征识别,以问卷的形式对高校教师教学能力现状的反馈情况进行考查和归纳,提取教学意识能力、教学风格能力、教学认知能力、教学反思能力等7个有效教学特征因子,并采用李克特五级量表进行数据处理。提取有效教学的特征值,对有效教学特征因子进行量化,得到有效的教学特征数据,进而采用模糊C均值聚类算法对有效教学特征数据进行分类,建立标准有效教学模型库。将新的教师有效教学特征值通过模糊模式识别中贴近度的方法与模型库相匹配。如果不匹配,提出4种提升有效教学的策略,为后续的教学风格研究提供依据。

简介：k均值算法是一个常用的局部搜索算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极小,并且该局部极小解与全局最优解往往有很大的偏差.本文提出一个基于K-均值的迭代局部搜索文档聚类算法.该算法以k均值算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作局部搜索,在搜索过程中接受部分劣解.当解无法改进时,算法对所得到的局部极小解做适当强度的扰动后进行下一次的迭代,以跳出局部极小,从而拓展了搜索的范围.实验结果表明该算法对文档数据集聚类的正确性达99%以上.

简介：作者引入模糊数学中贴近度的概念来衡量人工阅卷中的得分点，利用模糊数学聚类分析过程来模拟人工阅卷的给分过程，设计了主观题的自动阅卷算法，并在系统中灵活设置了人工阅卷模块，构建了主观题网络考试系统。

简介：针对Hadoop存在的不足,提出了利用分布式数据库来模拟共享存储空间的解决方案。并对DBIK-means聚类算法做了并行化设计和实验分析,验证了DBIK-means聚类算法在处理大数据时,能够获得较好的加速比。