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为了分析交通流的速度不均匀性,提出了一种将聚类分析和概率分布函数拟合相结合的新方法.首先,为了确定最优的子类数,采用两步聚类法对实际的速度数据进行聚类分析,分析表明将速度数据分为2类最能反映交通流的固有类型.然后,将此信息用于指导概率分布函数拟合,采用正态分布、偏正态分布和偏-T分布函数分别拟合各子类数据的概率分布,发现偏-T分布函数拟合精度最高,偏正态分布次之,正态分布最差.模型分析结果表明,所提出的混合分布模型比传统单个分布模型具有更好的拟合能力和通用性.此外,新方法在数据拟合方面更加灵活,且能提供更精确的速度分布模型曲线. 相似文献
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为了解决传统隐马尔可夫模型应用通常将隐状态数和混合成份数看作一致的弊端,更客观地描述问题,使模型研究适合现实的数据分布,参数设定更为精准,从而使算法效果达到最优,提出一种基于高斯混合分布、聚类思想和OEHS准则的适应数据分布且自动确定参数的算法。因隐马尔可夫学习算法由EM算法实现,但EM是局部最优算法,严重依赖初始值,从跳出局部最优的角度出发,对两个参数进行初始设定。与传统的随机初始化方法进行比较,实验结果表明,该算法能得到更好的结果。 相似文献
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为改善网络舆情态势感知与预警中舆情信息分析不准确的问题,提出基于 Spark 技术的均值漂移（MS）算法,利用该算法原理分析 Spark 框架特性,给出该算法在 Spark 框架中的实现过程,包括舆情信息预处理、特征提取、特征向量模型构建和算法聚类设计。在相同数据集下将 MS 算法和 K-means 算法聚类效果进行对比,实验结果显示,K-means 算法聚类结果受 k 值选取的影响,存在聚类结果不准确的问题;基于 Spark 的 MeanShift 算法在没有任何先验条件下舆情聚类效果优于 K-means 聚类算法,且符合预期期望。 相似文献
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针对现有预测算法很少考虑环境因素,预测精度不高的问题,提出了一种基于环境约束的不确定轨迹数据预测算法（EGTP）。首先获取历史轨迹数据所处的环境信息,利用环境信息和轨迹数据构造一个新的轨迹参考点,模拟带有环境信息的车辆不确定轨迹数据|然后基于高斯混合模型,对轨迹参考点数据和历史轨迹数据进行训练|最后在训练的基础上利用轨迹参考点和历史轨迹数据对车辆轨迹实时预测。由于考虑了出行的环境因素,预测结果更符合现实情景。实验验证了该算法在实时性和预测准确度上较其它算法有所提高。 相似文献
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提出了一种新的多数据流聚类算法.该算法可以有效地对有相似行为但存在一定时间延迟的多数据流进行聚类.算法采用自回归模型技术度量数据流间的延迟相关,利用频谱估计来抽取数据流的特征.每一个数据流用其谱分量的和来表示,从而来计算每对数据流间的相关关系.每个谱分量用振幅、相位、衰减率、频率4个参数来描述.算法计算谱分量对之间的ε-延时相关关系,并以此为基础来得到聚类分析中数据流间距离的度量.此外,算法采用滑动窗口技术对多数据流进行聚类,实时地得出聚类结果且动态地调节聚类的个数.在人工数据集和实际数据集上的实验结果表明,所提出的算法比其他类似的算法具有更快的速度和更好的聚类效果. 相似文献
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基于层次的模糊K均值聚类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
苏瑞 《安阳师范学院学报》2010,(2):47-50
通过对K均值聚类算法的研究,本文提出了一种基于层次聚类与模糊聚类思想的K均值聚类算法。算法首先使用层次方法对数据进行初始聚类,然后用得到的聚类数作为模糊K均值聚类中的K值,对聚类进行修正。最后通过实验,验证了该算法不需要人为假设聚类算法中的K值,而且引入了模糊隶属关系使类别的划分更接近于事实,从而证明了该算法的有效性。 相似文献
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一种基于向量空间模型的文本聚类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
研究了一种基于向量空间模型的文档聚类方法.提出了一个新的聚类模型,即在传统聚类模型的基础上增加一个文档特征向量调整模块;给出了一个特征评价函数用以进行特征提取;对一种基于相似度的平面划分聚类算法做了一些改进.实验结果表明本文提出的聚类模型是可行的. 相似文献
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聚类分析已成为数据挖掘研究中非常活跃的研究课题,在聚类分析方法中,基于模型的算法由于考虑到“噪声”或异常数据,可以自动确定聚类个数,可以产生鲁棒的聚类方法,而成为领域研究的一个重点。本文主要对神经网络中的竞争学习神经网络、SOFM 神经网络方法、统计学聚类方法研究。 相似文献
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将图像分解的小波域金字塔系数的每个邻域模型化为高斯尺度混合模型,并基于该模型提出一种贝叶斯估计方法,复原被线性降晰并叠加一加性高斯白噪声的模糊图像.仿真结果显示,本文算法无论从视觉效果还是峰值信噪比指标上都明显优于维纳滤波复原算法. 相似文献
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k-means融合FCM算法聚类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
k-means融合FCM算法执行聚类过程,是在k-means算法完成聚类后,以其聚类结果作为FCM算法执行的初值,并通过FCM算法的执行完成。从结果分析可以看出,该算法聚类的效果比单纯使用FCM算法好,能够减少FCM算法循环体迭代运行次数并增强算法的鲁棒能力。 相似文献
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检索结果聚类能够有效帮助提高获取信息的效率和质量。针对传统文本聚类模型存在数据维数过高、缺乏语义理解等问题,提出一种面向检索结果聚类的融合共现分析主题建模算法。基于改进的LDA模型,对得到的“文档-主题”概率分布进行聚类分析,采用K-means算法完成聚类过程,最后提出根据聚类中心提取主题词作为类簇标签。实验结果表明,改进的LDA算法在检索结果聚类应用上不仅获得了很好的聚类效果,类簇标签也有良好的可读性。 相似文献
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本文以大学生自卑感问卷为例,采用项目反应理论框架下的等级反应模型对其进行参数估计和项目分析．对分析得出的问卷进行模型一数据拟合分析．结果表明：该问卷符合单维性假设和局部独立性假设条件,该问卷在模型一数据拟合分析中,单项目完全拟合,项目对于项目组部分拟合． 相似文献
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陈冬华 《四川教育学院学报》2014,(1):122-124
流数据是近年来关注比较多的一种数据形式,但由于它自身的特点,无法使用传统的算法对它进行聚类分析.数据挖掘是从大规模数据库中提取感兴趣的信息.聚类是数据挖掘的重要工具,它根据数据间的相似性将数据库分成多个类,每类中数据要求尽可能相似.针对流数据的特点,引入一种采用渔夫捕鱼策略的新的聚类算法.该算法采用动态多点随机投鱼网方法,并且根据捕鱼环境的不同采用不同的探测策略.流数据聚类的捕鱼算法是一种即时更新模型的在线聚类算法. 相似文献
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鲁棒UKF滤波算法在SINS初始对准中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对系统存在不确定性扰动时传统UKF滤波算法的滤波精度和鲁棒性均下降的问题,提出了一种基于H∞范数的鲁棒UKF滤波算法.该算法在Krein空间内对简化UKF滤波算法进行改进,增加了一个鲁棒环节.鲁棒环节通过引入给定正常数调整滤波增益从而提高滤波算法的鲁棒性能.在SINS大方位失准角初始对准中对简化UKF滤波算法和鲁棒U... 相似文献
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张浩 《温州职业技术学院学报》2013,(1):84-86
在传统聚类模型的基础上,提出一种基于向量空间模型的层次聚类算法,用于文本数据的挖掘。实验结果表明,基于向量空间模型的层次聚类算法从挖掘的准确率上更具有性能优势。 相似文献