计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
36期
34-37,72
,共5页
黄芬%朱艳%梁敬东%伍艳莲%姜海燕
黃芬%硃豔%樑敬東%伍豔蓮%薑海燕
황분%주염%량경동%오염련%강해연
区域聚类:小麦品质%优化初始中心%适宜性
區域聚類:小麥品質%優化初始中心%適宜性
구역취류:소맥품질%우화초시중심%괄의성
为探寻区域性小麦品质聚类的适宜算法,针对经典K-Means(KM)算法对初始聚类中心的敏感问题,以我国主要冬麦区为研究实例,探讨了两种初始中心点改进算法对大规模小麦品质数据集的适应性,综合距离与密度两因素,提出了一种基于密度参数和邻域半径的优化初始中心点小麦品质聚类算法.相对KM算法及文献改进算法,所提算法可较为准确地提取数据集高密度区域的初始中心点,聚类过程及性能对静态簇与非静态簇两种不同迭代方案相对不敏感.实验结果验证了算法的有效性和可行性,在收敛性能及稳定性方面具有一定的优势.
為探尋區域性小麥品質聚類的適宜算法,針對經典K-Means(KM)算法對初始聚類中心的敏感問題,以我國主要鼕麥區為研究實例,探討瞭兩種初始中心點改進算法對大規模小麥品質數據集的適應性,綜閤距離與密度兩因素,提齣瞭一種基于密度參數和鄰域半徑的優化初始中心點小麥品質聚類算法.相對KM算法及文獻改進算法,所提算法可較為準確地提取數據集高密度區域的初始中心點,聚類過程及性能對靜態簇與非靜態簇兩種不同迭代方案相對不敏感.實驗結果驗證瞭算法的有效性和可行性,在收斂性能及穩定性方麵具有一定的優勢.
위탐심구역성소맥품질취류적괄의산법,침대경전K-Means(KM)산법대초시취류중심적민감문제,이아국주요동맥구위연구실례,탐토료량충초시중심점개진산법대대규모소맥품질수거집적괄응성,종합거리여밀도량인소,제출료일충기우밀도삼수화린역반경적우화초시중심점소맥품질취류산법.상대KM산법급문헌개진산법,소제산법가교위준학지제취수거집고밀도구역적초시중심점,취류과정급성능대정태족여비정태족량충불동질대방안상대불민감.실험결과험증료산법적유효성화가행성,재수렴성능급은정성방면구유일정적우세.
