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安徽省教育科学研究项目(2005kj056)

作品数:2 被引量:4H指数:1
相关作者:钱光超张然李龙澍贾瑞玉更多>>
相关机构:安徽大学更多>>
发文基金:安徽省教育科学研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇地理信息
  • 1篇地理信息系统
  • 1篇迭代
  • 1篇迭代算法
  • 1篇信息系统
  • 1篇遗传算法
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇离群点
  • 1篇聚类
  • 1篇空间聚类
  • 1篇空间离群点
  • 1篇空间数据
  • 1篇空间数据挖掘
  • 1篇K-均值
  • 1篇K-均值算法

机构

  • 2篇安徽大学

作者

  • 2篇贾瑞玉
  • 2篇李龙澍
  • 2篇张然
  • 2篇钱光超

传媒

  • 2篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2008
  • 1篇2007
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
空间离群点的检测算法被引量:3
2008年
空间离群点是指与其邻居具有明显区别的属性值的空间对象。已有的空间离散点检测算法一个主要的缺陷就是这些方法导致一些真正的离群点被忽略而把一些非离群点当成了空间离群点。提出了一种迭代算法,该算法通过多次迭代检测离群点,取得较好效果。实验表明该算法具有较好的实用性。
贾瑞玉钱光超张然李龙澍
关键词:地理信息系统迭代算法
基于一种改进的遗传算法的空间聚类分析被引量:1
2007年
空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支。空间聚类分析是空间数据挖掘的一个重要的研究领域。传统的K-均值方法用于聚类具有收敛速度快、算法实现简单等特点,但容易陷入局部最优,并对初始解敏感。遗传算法是一种全局搜索算法,但是收敛速度较慢。提出一种改进的遗传算法进行聚类,该算法通过全局搜索与局部搜索相结合,取得较好效果。实验表明:文中提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解(或近似全局最优解)的能力要优于经典的K-均值聚类算法,且局部收敛速度和全局收敛性能较好。
钱光超贾瑞玉张然李龙澍
关键词:空间数据挖掘空间聚类K-均值算法遗传算法
共1页<1>
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