王小花：多维缩放舰船运行数据聚类算法设计论文

本文主要研究内容

作者王小花,熊见亮,张鹏（2019）在《多维缩放舰船运行数据聚类算法设计》一文中研究指出：传统的聚类化运算算法(基于K-Means算法),在大数据环境下运算力下降,数据聚类运算收敛不足。提出基于多维缩放的舰船运行数据聚类算法设计。利用基于多维缩放的KNTSCCA聚类算法,对舰船运行数据传统算法进行替换,通过对舰船数据的降维迭代计算,实现多维缩放聚类算法设计。通过仿真实验证明,提出的多维缩放的舰船运行数据聚类算法,能够解决现有基于K-Means算法收敛不足的问题,具有可行性。

Abstract

chuan tong de ju lei hua yun suan suan fa (ji yu K-Meanssuan fa ),zai da shu ju huan jing xia yun suan li xia jiang ,shu ju ju lei yun suan shou lian bu zu 。di chu ji yu duo wei su fang de jian chuan yun hang shu ju ju lei suan fa she ji 。li yong ji yu duo wei su fang de KNTSCCAju lei suan fa ,dui jian chuan yun hang shu ju chuan tong suan fa jin hang ti huan ,tong guo dui jian chuan shu ju de jiang wei die dai ji suan ,shi xian duo wei su fang ju lei suan fa she ji 。tong guo fang zhen shi yan zheng ming ,di chu de duo wei su fang de jian chuan yun hang shu ju ju lei suan fa ,neng gou jie jue xian you ji yu K-Meanssuan fa shou lian bu zu de wen ti ,ju you ke hang xing 。

论文参考文献

[1].基于趋势函数的空间数据聚类方法[J]. 李建勋,申静静,李维乾,王婉琳. 计算机工程与应用.2017(06)

[2].基于多源冲突数据聚类的态势估计方法[J]. 李龙顺,彭冬亮,申屠晗,薛安克,刘俊. 火力与指挥控制.2017(04)

[3].一种基于障碍约束的空间数据聚类方法[J]. 邱长春,薛超英,刘海波. 微型机与应用.2003(11)

[4].不确定数据聚类综述[J]. 罗来源,孙国宝. 电脑知识与技术.2017(01)

[5].基于数据挖掘的数据聚类分析研究[J]. 李雪. 安阳师范学院学报.2019(05)

[6].一种大规模流式数据聚类方法在交通热点分析中的应用[J]. 牟向伟,陈燕,曹妍. 科学技术与工程.2017(15)

[7].一种基于抽样的大规模混合数据聚类集成算法[J]. 庞天杰,梁吉业. 计算机科学.2016(09)

[8].基于指数衰减的演化数据聚类算法[J]. 张东升,方景龙,王兴起. 计算机应用.2014(S2)

[9].基于抽样融合改进的大数据聚类方法[J]. 刘岩,王存睿. 微电子学与计算机.2017(04)

[10].基于最大频繁路径的元数据聚类方法[J]. 冯秀珍,陈旎. 计算机工程.2010(21)

论文详细介绍

论文作者分别是来自舰船科学技术的王小花,熊见亮,张鹏，发表于刊物舰船科学技术2019年10期论文，是一篇关于多维缩放论文,舰船数据论文,聚类算法论文,聚类论文,舰船科学技术2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自舰船科学技术2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。

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