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计算机研究 -基于近似密度构造的聚类分析与离群点检测算法研究.pdf
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计算机研究 -基于近似密度构造的聚类分析与离群点检测算法研究.pdf
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讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。传统的多尺度主元分析方法没有建立故障传感器数据重构模型,在相关传感器信号的所有尺度上建立主元分析模型进行传感器故障诊断的基础上,将主元分析模型的重构结果组合后进行小波逆变换,设计了能够实现故障传感器数据重构的多尺度主元分析模型,从而实现故障传感器的数据重构。最后,利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障,并对设计模型实现数据重构的
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为改善有关数据流的异常数据检测方法中存在的检测准确度低和执行效率低等问题,根据数据挖掘技术理论,提出了一种新的基于密度的异常数据检测算法GSWCLOF。该算法引入滑动时间窗口和网格的理念,在滑动时间窗口内利用网格将数据细分,同时利用信息熵对所有网格内的数据进行剪枝和筛选,从而剔除绝大部分正常的数据,最后再利用离群因子对剩下的数据进行最终判断。实验结果表明,该算法有效地提高了检测准确度和执行效率。
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基于k-means聚类算法的研究,黄韬,刘胜辉,本文首先分析研究聚类分析方法,对多种聚类分析算法进行分析比较,讨论各自的优点和不足,同时针对原k-means算法的聚类结果受随机��
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期望最大化(expectation maximization,EM)算法在聚类过程中无法识别噪声点,最终的收敛效果也依赖于初始值的选择。提出了基于密度检测的EM算法(DDEM),通过基于密度的方法来检测噪声点,利用基于密度和距离的方法进行初始值选择,改善了EM算法收敛效果。实验结果表明新算法可有效识别噪声点,降低初始值选择对收敛效果的影响,明显提高了聚类准确率和稳定性。
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在结合基于密度和基于网格的聚类算法优点的基础上,提出一种新的聚类算法。该算法能够在海量、高纬数据下发现任意形状的聚类并对噪声数据不敏感,具有较低的时间和空间复杂性及较高的识别率。通过实验对该算法进行了性能比较和测试,显示了它在各方面的优越性。
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