一种调整簇阀值的加速聚类分析算法及其应用
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作者:
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上海海事大学,上海海事大学,上海海事大学,上海海事大学

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基金项目:

国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目);交通部资助项目:2009-329-810-030;上海海事大学科研基金项目资助(20120103)


An Accelerated Clustering Analysis Algorithm based on Cluster’s Threshold-adjusted and its Application
Author:
Affiliation:

Shanghai Maritime University,,Shanghai Maritime University,Shanghai Maritime University

Fund Project:

The National Natural Science Foundation of China (General Program, Key Program, Major Research Plan)

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    摘要:

    为了从海量航运信息中挖掘出有用的知识,聚类分析是一种经典有效的方法。本文针对航运信息中大样本聚类问题,根据k-means聚类过程中大部分簇的调整发生在初始迭代阶段的特性,提出了一种调整簇阀值的加速聚类方法,并对该算法进行实例测试,实验结果证明了该方法在满足原有的聚类精度的基础上,减少了聚类的计算量。本文将该方法应用到船舶航线设计中,对于航运智能信息化有重要的意义。

    Abstract:

    Clustering analysis is a classical approach to mine the useful information from huge maritime database. In order to do clustering for large amounts of samples, considering most adjustments of clusters happen in the initial stage of iteration in the clustering process of k-means algorithm, this paper proposes an accelerated clustering analysis algorithm based on cluster’s threshold-adjusted. Experiments proved that the improved algorithm can not only obtain good clustering result, but also accelerate the speed of clustering. Finally an application of clustering is given for designing routes from the marine database,which is very important for maritime intelligent transport system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

高迪驹,王天真,刘洋,刘远.一种调整簇阀值的加速聚类分析算法及其应用[J].数据采集与处理,2012,27(3):

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  • 收稿日期:2011-02-23
  • 最后修改日期:2012-04-27
  • 录用日期:2011-12-26
  • 在线发布日期: 2012-06-29