基于划分的聚类算法的应用在哪里

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课程名称： 《模式识别》 课程编号：

题目: 基于划分的聚类算法

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基于划分的聚类算法

2016-11-20

摘 要:

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究分支，已经提出了许多聚类算法，划分方法是其中之一。基于

划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题。本文介绍了聚类的定义以及聚类算法的种类，详细阐述了K均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对他们的性能进行分析，对近年来各学者对基于划分的聚类算法的研究现状进行梳理，对其具体应用实例作简要介绍。

关键字： 数据挖掘；聚类；K 均值聚类算法；K 中心点聚类算法；K众数算法；k多层次聚类算法

Partitional clustering algorithms

Abstract: Clustering analy

独创性声明

本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

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日期： 年 月 日

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I

　　引导语：我很喜欢看一些名人传记，最近我看了全球十大富豪、华人首富李嘉诚的有关资料，我对他如何运用90%的智慧，既感慨又感悟，更敬佩！

90%的时间考虑失败。记者采访李嘉诚：“您是怎样从塑料大王逐步成为地产大王，进而成为世界华人首富的？”李嘉诚回答：“我往往会花90%的时间考虑失败，我不停地研究每个项目可能出现的问题，这就好比在风和日丽的时候驾船远航，在离开港口时，我一定要想到，万一台风来袭之际应该如何应对。”记者问：“一般人满脑子都在想怎么成功，您为什么要花90%的时间去考虑失败呢？”李嘉诚沉稳地说：“一定要想到失败，只有把每一个细节、种种失败都考虑到了，成功的把握才会越大。”

每天90%以上的时间想未来的事情。记者问：“为何在太多企业家轻易断送一家企业的同时，李嘉诚几乎碰不到‘天花板’？”李嘉诚轻描淡写地回答：“其实是很简单的，我每天90%以上的时间不是用来想今天的事情，而是想明年、5年、10年后的事情。”人无远虑，必有近忧，要有居安思危的意识，这是企业家的基本素质。就如同下

点胶机应用在什么领域

点胶机应用在什么领域

点胶机可以应用到以下领域：

1.电声行业：喇叭、扬声器、蜂鸣器、音响、耳机

2.电感行业：小型变压器、贴片变压器、电感、继电器、小型线圈马达。

3.通讯行业：手机按键、手机机壳粘接、对讲机、电话机、传真机

4.电脑、数码产品、数码相机、MP3、MP4、电子玩具、机壳粘接

5.开关、连接器、线材、插头连接线

6.电子：电子元器件、集成电路、线路板点锡膏，电子零件固定及防尘防潮保护，LCD液晶屏等

7.光学：光学镜头、光头、磁头

8.机械五金

9.电池盒密封

10.商标固定粘接

11.LED行业 在线式继电器点胶机 广泛用于LED行业的LED点胶机

在工业生产中，很多地方都需要用到点胶，比如集成电路、印刷电路板、彩色液晶屏、电子元器件(如继电器、扬声器)、汽车部件等等。传统的点胶是靠工人手工操作的。随着自动化技术的迅猛发展，手工点胶已经远远不能满足工业上的要求。全自动点胶机是一种专为各种工件涂胶而研制的高品质三自由度涂胶设备以下为点胶机架式机械结构适用于点，直线，圆弧以及任意不规则产品的点胶，涂胶，运动参数下载方便，可直接输入运行轨迹进行编程。本机器具有很高的定位精度，并有着优良的运动性能和极低的运动噪声。

本设备应安装于空气流

应用在大功率照明的LED封装技术

从实际应用的角度来看,安装使用简单、体积相对较小的大功率LED器件在大部分的照明应用中必将取代传统的小功率LED器件。由小功率LED组成的照明灯具为了满足照明的需要,必须集中许多个LED的光能才能达到设计要求,但带来的缺点是线路异常复杂、散热不畅,为了平衡各个LED之间的电流、电压关系,必须设计复杂的供电电路。相比之下,大功率单体LED的功率远大于若干个小功率LED的功率总和,供电线路相对简单,散热结构完善,物理特性稳定。所以说,大功率LED器件的封装方法和封装材料并不能简单地套用传统的小功率LED器件的封装方法与封装材料。大的耗散功率、大的发热量以及高的出光效率,给LED封装工艺、封装设备和封装材料提出了新的更高的要求。

1、大功率LED芯片

要想得到大功率LED器件,就必须制备合适的大功率LED芯片。国际上通常的制造大功率LED芯片的方法有如下几种：

① 加大尺寸法。通过增大单体LED的有效发光面积和尺寸,促使流经TCL层的电流均匀分布,以达到预期的光通量。但是,简单地增大发光面积无法解决散热问题和出光问题,并不能达到预期的光通量和实际应用效果。

② 硅底板倒装法。首先制备出适合共晶焊接的大尺寸L

几种聚类的算法 安世亚太研究院 2012-12-5 作者: 张晓燕 几种聚类的算法 目录 1.1 1.2 谱聚类 ........................................................................................................... 2 增量谱聚类 .................................................................................................... 2 一、 增量谱聚类........................................................................................................ 2 二． AFFINITY PROPAGATION 聚类算法 .............................................................................. 5 2.1 AFFINITY PROPA

内容摘要 本文在分析和实现经典k-means算法的基础上，针对初始类中心选择问题，结合已有的工作，基于对象距离和密度对算法进行了改进。在算法实现部分使用vc6.0作为开发环境、sql sever2005作为后台数据库对算法进行了验证，实验表明，改进后的算法可以提高算法稳定性，并减少迭代次数。

关键字 k-means；随机聚类；优化聚类；记录的密度 1 引言

1.1聚类相关知识介绍

聚类分析是直接比较各事物之间性质，将性质相近的归为一类，将性质不同的归为一类，在医学实践中也经常需要做一些分类工作。如根据病人一系列症状、体征和生化检查的结果，将其划分成某几种方法适合用于甲类病的检查，另几种方法适合用于乙类病的检查，等等。聚类分析被广泛研究了许多年。基于聚类分析的工具已经被加入到许多统计分析软件或系统中，入s-plus,spss,以及sas。

大体上，聚类算法可以划分为如下几类： 1) 划分方法。 2) 层次方法。

3) 基于密度的算法。 4) 基于网格的方法。 5) 基于模型的方法。 1.2 研究聚类算法的意义

在很多情况下，研究的目标之间很难找到直接的联系，很难用理论的途径去解决。在各目标之间

第22卷　第6期2004年11月

文章编号:1671-5896(2004)06-0643-05

吉林大学学报(信息科学版)

JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)Vol.22　No.6

Nov.2004

基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法

张运凯1,王方伟1,戴敬书2,黄文艳3,陈艳红4

(1.河北师范大学网络中心,河北石家庄050016;2.河北电视台新闻中心,河北石家庄050031;3.河北师范大学数学与信息学院,河北石家庄050016;4.秦皇岛外国语职业学院,河北秦皇岛066311)

摘要:针对目前综合评价技术存在的主旨不相协调、忽略了简洁性与有效性问题,在分析已有算法的基础上,提出了一种基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法,该算法有针对性地克服了原有评价算法的缺陷,具有较好的实用性,最后通过实际数据对该算法的有效性进行了验证。关键词:模糊聚类;信息熵;综合评价中图分类号:TP312　　　文献标识码:A

Newcomprehensiveevaluationalgorithmbasedonfuzzy

clusteringandinformationentropy

ZHANGYun-kai1,WAN

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@

Journal of Software, Vol.19, No.6, June 2008, pp.1283 1300 DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.01283 Tel/Fax: +86-10-62562563 © 2008 by Journal of Software. All rights reserved.

基于多重分形的聚类层次优化算法

闫光辉1,2+, 李战怀1, 党建武2

12

(西北工业大学 计算机学院,陕西 西安 710072)

(兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070)

Finding Natural Cluster Hierarchies Based on MultiFractal

YAN Guang-Hui1,2+, LI Zhan-Huai1, DANG Jian-Wu2

12

(School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)

(School of Informat

各种聚类算法及改进算法的研究

作者：王安志 李明东 李 超 时间：2009-3-3 10:59:00 来源：论文天下论文网

论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析

论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。

1 引言

随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据