数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2012年
3期
287-293
,共7页
高迪驹%王天真%刘远%刘洋
高迪駒%王天真%劉遠%劉洋
고적구%왕천진%류원%류양
数据挖掘%聚类分析%簇阀值%计算复杂度
數據挖掘%聚類分析%簇閥值%計算複雜度
수거알굴%취류분석%족벌치%계산복잡도
针对航运信息中大样本聚类问题,根据k-means聚类过程中大部分簇的调整发生在初始迭代阶段的特性,提出了一种调整簇阀值的加速聚类方法,并对该算法进行实例测试,实验结果证明了该方法在满足原有的聚类精度的基础上,减少了聚类的计算量.本文将该方法应用到船舶航线设计中.
針對航運信息中大樣本聚類問題,根據k-means聚類過程中大部分簇的調整髮生在初始迭代階段的特性,提齣瞭一種調整簇閥值的加速聚類方法,併對該算法進行實例測試,實驗結果證明瞭該方法在滿足原有的聚類精度的基礎上,減少瞭聚類的計算量.本文將該方法應用到船舶航線設計中.
침대항운신식중대양본취류문제,근거k-means취류과정중대부분족적조정발생재초시질대계단적특성,제출료일충조정족벌치적가속취류방법,병대해산법진행실례측시,실험결과증명료해방법재만족원유적취류정도적기출상,감소료취류적계산량.본문장해방법응용도선박항선설계중.
