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霍英东青年教师基金(101068)

作品数:2 被引量:7H指数:1
相关作者:于剑肖宇朱岩更多>>
相关机构:北京交通大学更多>>
发文基金:霍英东青年教师基金国家教育部博士点基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”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篇样本加权
  • 1篇异方差
  • 1篇有效性
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘法
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类有效性
  • 1篇加权
  • 1篇GAP
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇K-MEAN...

机构

  • 2篇北京交通大学

作者

  • 2篇于剑
  • 1篇朱岩
  • 1篇肖宇

传媒

  • 2篇计算机研究与...

年份

  • 2篇2007
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
样本加权的多模型回归
2007年
回归分析是一种建立变量之间函数关系的简便方法.原始的回归分析算法并未考虑样本点的权重,即认为每个样本点的重要性都相等.但是,这样的算法在遇到包含野值点的实际问题时经常会失效,因为野值点会对回归模型产生很大的干扰.而对于多模型回归估计,每个样本点隶属于各模型的程度不同.针对多模型回归的这一特点,研究一种自适应的样本加权方法,在每一次计算样本点隶属度时,也对样本点的权重进行逼近,尽可能使野值点的权重减小为0,数值实验表明了该方法的有效性.
朱岩于剑
关键词:最小二乘法异方差自适应
Gap statistic与K-means算法被引量:7
2007年
对于许多聚类算法来说,聚类有效性是一个至关重要的问题.文献中已经提出很多针对此问题的方法,Gap statistic方法就是其中之一.一般认为,Gap statistic可用于解决K-means算法的聚类有效性问题.但是,缺少实际的理论分析和相近的实验数据支持.对Gap statistic方法在k-means算法中是否可行进行了验证和分析.通过用Gap statistic对k-means算法聚类效果明显的数据集进行实验,将实验结果和文献中的结论做比较,说明了Gap statistic方法并没有达到预期的结果.将Xie-Beni指标和Gap statistic方法做比较,结果显示在K-means算法聚类有效时,Xie-Beni指标要优于Gap statistic方法.
肖宇于剑
关键词:GAP聚类有效性K-MEANS
共1页<1>
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