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K-均值算法聚类速度快,易于实现,且对数据依赖度低,在文本聚类中得到广泛应用.然而,由于聚类初始中心点选择的随机性,传统K-均值算法以及其变种的聚类结果会产生较大的波动.文章对K-均值算法进行了改进,通过自适应选择最佳密度半径进而优化聚类初始中心选择的方法,得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法.实验表明,该算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果. 相似文献
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针对k均值算法局限于k值和初始中心点选取的情况,提出了一种基于k均值的自动获得k值的KDM算法.该算法整体沿用k均值算法的思想,利用最大最小距离法选择初始聚类中心,并且选择聚类中心与划分对象同时进行.通过不断改变类中心,来达到较好的聚类效果. 相似文献
64.
本文深入研究了基于VaR的投资决策问题,给出了VaR约束下的投资组合优化模型。该模型在Markowitz均值一方差模型的基础上,加入了VaR约束,保证了与我国金融机构现有投资选择方法在技术上的一致性。我们还给出了一种几何求解方法,巧妙地解决了传统Laganerge乘子法无法处理上述模型的问题。 相似文献
65.
混沌时间序列局域零阶预测法性能比较 总被引:10,自引:0,他引:10
利用计算机仿真比较了均值、距离加权和指数加权3种混沌局域零阶预测方法的预测精度、抗噪声及多步预测性能.在无噪声或噪声干扰较小时,距离加权预测法的性能最好;当噪声干扰较大时,指数加权预测法预测性能最优.指数加权与均值预测法几乎具有相同的多步预测能力,距离加权预测法的短期预测性能最佳.对于标准的离散混沌时间序列,3种预测方法多步预测误差达到一定值后,不再随预测步长的增加而增加;对于由连续系统抽样得到的混沌时间序列,多步预测误差呈现一定周期性变化. 相似文献
66.
带噪声的点云数据的隐式曲面重建算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对三维扫描获取的带噪声和离群点的点云数据,提出了隐式曲面重建算法.用基于均值漂移的滤波算子,把每个采样点移动到核密度函数的局部最大值的点,以限制噪声并剔除离群点.然后,用自适应的八叉树空间划分方法将降噪后的采样点数据分成小的子域.最后,在每个子域内计算局部形状函数,并用单位分解法将所有的局部形状函数加权求和以逼近模型的全局函数.实验表明,该方法是鲁棒的,能用带噪声和离群点的点云数据实现多分辨三维重建,得到细节丰富的曲面. 相似文献
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本期我国出口集装箱运输市场旺季运价略有上升。欧地航线货量增长相对有限,月初运价调涨后持续性不强;北美航线尽管货量充足,但较为宽松的运力管控不断蚕食航线涨价空间。8月上海航运交易所发布的中国出口集装箱运价综合指数均值为1 115.9点,较上月上涨6.1%;上海出口集装箱运价综合指数均值为1 120.9点,较上月上涨2.3%。 相似文献
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70.
采用均值聚类的算法为三维数据场直接体绘制的传递函数中的各类分界自动产生关键点。该方法为传递函数关键点的初选提供了合理的依据和参考,将器官组织的灰度自动分为C类,传递函数的关键点取在边界点处,并使分界点处的透明度为较大值,这样使器官组织的分割自动达到较好状态。实验显示,通过自动产生的传递函数比手动选择的传递函数提供了表达更清晰组织的重构的显示效果。 相似文献