基于密度聚类与SVM的非法广播信号识别研究.pptx
文本预览下载声明
基于密度聚类与SVM的非法广播信号识别研究;目录;PART;;;本文旨在研究基于密度聚类和SVM的非法广播信号识别方法，包括信号预处理、特征提取、聚类分析和分类识别等方面。;PART;;;;;PART;SVM原理;;训练过程;;PART;;;;PART;;;;;PART;;;;THANKS
显示全部
文档详情
相似文档
-
1种基于聚类的SVM.ppt
;主要内容;支持向量机;图形描述;数学描述;支持向量机反问题;数学描述;用聚类求解反问题;实验数据分布;聚类中心个数和时间的关系;精度和聚类中心个数的关系;Margin 在聚类中心个数不同的情况下的变化趋势;聚类中心个数对最优超平面的影响;总结与展望
-
基于网格密度聚类的雷达信号分选算法研究-信号与信息处理专业论文.docx
Ab
Abstract
万方数据
万方数据
The Research of Radar Signal Sorting Algorithm Based on Grid-density Clustering
Abstract
The radar signal sorting is the must have function of the modern radar reconnaissance equipment, which is playing an important role in the ECM and ECCM. With the development of the radar co
-
基于SVM的BCI系统中P300信号识别技术研究的任务书.docx
基于SVM的BCI系统中P300信号识别技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
基于脑机接口（BCI）技术的P300信号识别是一种重要的脑电信号识别方法，具有广泛的应用前景，例如人机交互、康复医学等领域。传统的基于频域或时域特征提取的P300信号识别方法存在分类精度低、特征提取方式单一等问题。而基于支持向量机（SVM）的P300信号识别方法，能够更好地解决这些问题，在P300信号识别领域具有良好的应用前景。
因此，本课题旨在研究基于SVM的BCI系统中P300信号的识别技术，探究其在实际应用中的可行性与有效性。
二、研究内容
1.调查P300信号识别技术的研究现状，了解国内外的研究进展和发展趋
-
个性化聚类下基于DBSCAN的密度聚类算法研究.docx
个性化聚类下基于DBSCAN的密度聚类算法研究
在数据挖掘领域，聚类分析作为一种无监督的学习方法，旨在将数据点划分为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，而不同簇间的数据点相似度低。密度聚类算法，尤其是DBSCAN（DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise），以其能够识别任意形状的簇和有效处理噪声点的特性，在个性化聚类中展现出独特的优势。
个性化聚类，顾名思义，是一种根据用户特定需求或偏好进行数据划分的聚类方法。它要求聚类算法不仅要考虑数据点之间的全局相似性，还要关注用户给出的局部偏好信息。这就为DBSCAN算法的应用提出了新的
-
基于密度的层次聚类算法研究.docx
基于密度的层次聚类算法研究
一、引言
随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术得到了广泛的应用。其中，聚类分析作为一种重要的数据挖掘技术，在各个领域都有广泛的应用。而基于密度的层次聚类算法是聚类分析中常用的一种方法。本文将基于密度层次聚类算法进行深入的研究，包括其原理、算法步骤、应用以及未来研究方向等。
二、基于密度的层次聚类算法的原理
基于密度的层次聚类算法是一种通过计算数据点之间的密度来划分聚类的算法。该算法的核心思想是：认为一个稠密区域中的对象应该属于同一簇，而稀疏区域中的对象则应该被划分为不同的簇。其基本步骤是首先识别高密度区域，然后连接高密度区域中的对象形成簇，并继续寻找其他高密
-
《基于密度峰值的聚类算法优化研究》.docx
《基于密度峰值的聚类算法优化研究》
一、引言
随着大数据时代的到来，聚类算法作为无监督学习的重要手段，在数据挖掘和机器学习中扮演着至关重要的角色。其中，基于密度峰值的聚类算法因其能够有效地识别出具有不同密度的簇，而受到了广泛关注。然而，该类算法在处理复杂数据集时仍存在一些不足，如对参数敏感、计算效率低等问题。本文旨在针对这些问题，对基于密度峰值的聚类算法进行优化研究。
二、背景及现有问题
基于密度峰值的聚类算法，如DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）和OPTICS（OrderingPoints
-
基于距离和密度的无监督聚类算法的研究.pdf
-
基于密度峰值的聚类算法优化研究.pdf
基于密度峰值的聚类算法优化研究
摘要
密度峰值聚类算法因其简单高效的特点而备受关注。该算法不仅能够适应
各种形状的数据集，还可以直观地确定类簇数目，并且参数唯一，具有很好的
鲁棒性。但随着研究的深入，密度峰值聚类算法的缺陷也逐渐显现出来，如存
在全局参数敏感，对截断距离的依赖性较高，不能实现聚类中心的自适应选取，
样本点分配错误容易引发多米诺骨牌效应以及对复杂数据集进行聚类时效果不
理想等问题。本文针对上述问题提出相应的改进策略。
针对密度峰值聚类算法在选择聚类中心时的主观性较强以及样本点的分配
容易出现连续错分等问题，提出一种基于共享有效近邻的密度峰值聚类算法。
首先，该算法结合k近邻思想进
-
基于密度的聚类算法.docx
毕业设计（论文）
PAGE
1-
毕业设计（论文）报告
题目：
基于密度的聚类算法
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
基于密度的聚类算法
摘要：本文深入探讨了基于密度的聚类算法，首先对聚类算法的基本概念和分类进行了介绍，重点分析了基于密度的聚类算法的原理和特点。然后，详细阐述了DBSCAN算法、OPTICS算法和密度层次聚类算法等典型算法的实现过程和优缺点。接着，针对实际应用中的数据预处理、参数选择和算法改进等问题进行了深入讨论。最后，通过实验验证了所提算法在实际数据集上的有效性。本文的研究成果对基于密度的聚类算法的优化和改进具有一定的理论意义和应用价值。
前言：随着大数
-
基于聚类权的SVM解不平衡数据集分类.pdf
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2015 ，51（21 ） 133
基于聚类权重分阶段的SVM 解不平衡数据集分类
1 1 2
王超学 ，张 涛 ，马春森
1 1 2
WANG Chaoxue , ZHANG Tao , MA Chunsen
1.西安建筑科技大学 信息与
-
基于粒子群和减法聚类提取分类特征的MQAM信号识别.pdf
( )
西北大学学报 自然科学版
2011 6 ， 4 1 3 ，Jun． ，2011，Vol． 4 1，No． 3
年 月 第 卷第 期
Journal of Northwest University (Natural Science Edition)
基于粒子群和减法聚类提取
分类特征的MQAM 信号识别
-
基于SVM技术实现手写数字分类识别的研究.docx
PAGE
1-
基于SVM技术实现手写数字分类识别的研究
一、1.SVM技术概述
(1)支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，将数据集中的不同类别分开，使得分类间隔最大。这一目标可以通过求解一个凸二次规划问题来实现，即最大化分类间隔的同时最小化误分类的数量。在二维空间中，SVM寻找的是一条直线，而在更高维的空间中，SVM寻找的是一个超平面。
(2)SVM算法的关键在于核函数的选择，它可以将原始数据映射到更高维的空间，使得原本线性不可分的数据变得线性可分。常用的核函数包括线性核、多
-
基于SVM的中文垃圾邮件的识别研究.doc
基于SVM的中文垃圾邮件的识别研究
【摘要】：随着Internet的迅猛发展,电子邮件作为一种主要的交流方式已得到了广泛应用。但是,许多商业广告、宣传广告、恶作剧等垃圾邮件也在网络中传送,这些垃圾邮件占据了邮件服务器的大量存储空间,同时也需要用户花费大量时间处理,不仅降低了企业的应用效率,也损害了广大用户的合法权益。因此,如何对中文邮件进行处理,识别出垃圾邮件是用户关心的一大问题。目前某些研究中已采用一些技术进行垃圾邮件的特征提取与识别,但这些技术都存在一定的不足,且在中文垃圾邮件的识别上仍存在问题。因此,研究一种有效的方法用于中文垃圾邮件的识别具有十分重要的意义。数据挖掘中的支持向量机分类方
-
DBSCAN基于密度的聚类算法.ppt
基于密度的聚类算法 DBSCAN聚类算法 DBSCAN DBSCAN是一个基于密度的聚类算法.(他聚类方法大都是基于对象之间的距离进行聚类，聚类结果是球状的簇) 基于密度的聚类是寻找被低密度区域分离的高密度区域。 密度的定义 传统的密度定义：基于中心的方法 传统基于中心的密度定义为： 数据集中特定点的密度通过该点Eps半径之内的点计数(包括本身)来估计。 显然，密度依赖于半径。 DBSCAN 基于密度定义，我们将点分为： 稠密区域内部的点(核心点) 稠密区域边缘上的点(边界点) 稀疏区域中的点(噪声或背景点). DBSCAN 核心点(core point) :在半径
-
基于密度的聚类算法DBSCAN.doc
基于密度的聚类算法DBSCAN的分析与实现
摘 要
DBSCAN是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分成为簇，并可在有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类。同样，DBSCAN算法也存在一些缺点。本文对DBSCAN聚类算法进行程序实现，然后对程序和算法进行定量和定性的验证与分析，通过结果分析总结出DBSCAN的优缺点，同时对DBSCAN的一种改进方法进行程序实现。
关键字：数据挖掘；聚类；密度聚类；DBSCAN
目 录
1 聚类分析概述 1
2 聚类算法的分类 1
3 经典的基于密度的聚类算法DB