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现有的深度聚类算法大多采用对称的自编码器来提取高维数据的低维特征,但随着自编码器训练次数的不断增加,数据的低维特征空间在一定程度上发生了扭曲,这样得到的数据低维特征空间无法反映原始数据空间中潜在的聚类结构信息.为了解决上述问题,本文提出了一种新的深度嵌入K-means算法(SDEKC).首先,在低维特征提取阶段,在对称的卷积自编码器中相对应的编码器与解码器之间以一定的权重加入两个跳跃连接,以减弱解码器对编码器的编码要求同时突出卷积自编码器的编码能力,这样可以更好地保留原始数据空间中蕴含的聚类结构信息;其次,在聚类阶段,通过一个标准正交变换矩阵将低维数据空间转换为一个新的揭示聚类结构信息的空间;最后,本文以端到端的方式采用贪婪算法迭代优化数据的低维表示及其聚类,在6个真实数据集上验证了本文提出新算法的有效性. 相似文献
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构建有效的完整信息下停车选择行为模型,掌握影响因素和停车选择行为之间的关系有助于提高停车诱导系统的诱导效率.在确定合理影响因素的基础上,利用意向调查的结果建立了完整停车信息下的多项logit停车选择概率模型,通过对模型的检验选择了到目的地的步行距离、停车收费价格、空余车位数和服务质量4个方面的停车选择影响因素,并标定了各影响因素的系数,最后分析了如何调整停车场的自身属性从而改变驾车出行者的停车选择行为. 相似文献
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为了更好的对我国房地产行业可持续发展状况进行分析,同时在体现各指标重要性的前提下降低层次分析法的主观性,更科学合理地进行研究,论文将层次分析法与熵值法相互结合,构造最优赋权模型来研究我国房地产行业的可持续发展状况,从"房地产经济"、"城市环境"和"社会生活"三大指标入手,收集了我国1999-2018年的相关指标数据,采... 相似文献
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混合数据的聚类过程中通常面临一个不可回避的问题:聚类个数的确定。基于Liang k-prototype算法引入属性权重,重新定义混合数据缺失某类的类间熵和(SBAE_M)、有效性指标(CUM)及相异性度量。提出一种带权的混合数据聚类个数确定算法。该算法的基本思想是:用newk-prototype算法将混合数据进行聚类,计算其聚类结果的CUM及SBAE_M,将最坏的类剔除,并将该类中的对象用新的相异性度量进行重新分配,CUM最大时包含的类别数即为聚类个数。在5个UCI数据集上验证了该算法的有效性。 相似文献
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在水利水电工程中建筑基础灌浆的施工非常重要,是建筑物在地基施工中的主要和常见的工程技术.对于基础灌浆的施工在要求上需要精益求精的态度,还要采取科学合理的施工技术,使水利水电工程能有效防止渗水及防震.本文试分析水利水电工程建筑基础灌浆的施工技术,并对基础灌浆的施工进行深入的探讨并总结其施工技术. 相似文献