K-means聚类算法在回归测试用例选择中的应用.doc

改进的K-means聚类算法及应用.doc 改进的K-means聚类算法及应用摘要：传统的k-means算法需要事先确定初始聚类中心，聚类精确程度不高。针对以上问题，本文结合熵值法和动态规划算法来对传统的k-means算法进行改进，提出了基于熵值法及动态规划的改进k-means算法。熵值法用来修订算法的距离计算公式，以提高算法的聚类精确程度, 动态规划算法用来确定算法的初始聚类中心。将改进算法应用于矿井监测传感器聚类中，结果显示较传统的k-means算法，改进算法效率有了明显提高，聚类精确程度有较大增强。关键词：k-means；动态规划；熵值法；聚类精确度；矿井监测传感器【abstract】the traditional k-m

2017-08-12 约3.59千字 6页立即下载

基于测试用例优先级选择器的回归测试系统：设计、实现与应用.docx 基于测试用例优先级选择器的回归测试系统：设计、实现与应用一、引言 1.1研究背景与意义在信息技术飞速发展的当下，软件已深度融入社会的各个领域，从日常使用的手机应用，到企业运营的核心管理系统，再到关乎国计民生的关键基础设施，软件无处不在。软件质量的优劣直接决定了其能否稳定运行，进而影响到用户体验、企业效益乃至社会的正常运转。例如，金融交易软件若出现质量问题，可能导致交易失败、资金损失，引发金融市场的不稳定；医疗设备中的软件故障，甚至可能危及患者的生命安全。因此，保障软件质量成为软件开发过程中至关重要的环节。软件测试作为保障软件质量的核心手段，通过一系列严谨的测试活动，能够发现软件中潜藏的

2025-05-03 约3.38万字 27页立即下载

基于UML的回归测试用例选择研究的中期报告.docx 基于UML的回归测试用例选择研究的中期报告中期报告 1.研究背景软件开发过程中，测试是重要的一部分，是保证软件质量的重要手段之一。回归测试是一种软件测试方法，用于确认在修改软件后，原先的软件功能是否依然有效，以及是否存在新的错误。回归测试需要消耗大量的时间和资源，因此如何优化回归测试，提高测试效率，成为研究的重点之一。 UML(UnifiedModelingLanguage)是目前使用较广泛的面向对象建模语言，UML提供了一系列图形化的工具和语言元素，可以帮助分析和描述软件系统的结构和行为。因此，在UML中描述的软件模型可以为测试人员提供很多有用的信息，帮助测试人员识别测试场景和用例，进而

2024-04-23 约1.17千字 3页立即下载

K-Means算法研究及在文本聚类中的应用.doc 学校代码：*** 学号：*** 密级： K-Means算法研究及在文本聚类中的应用 The Research and Application in Text Clustering of K-Means Algorithm 姓名学科专业计算机应用技术研究方向 Web技术指导教师完成时间 201年4月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的

2016-05-23 约3.8万字 61页立即下载

2025年K-means聚类算法实现与应用研究.docx 哈尔滨工业大学数据挖掘理论与算法试验汇报（秋季学期) 课程编码Ｓ１３000１９C 讲课教师高宏学生姓名赵天意学号14Ｓ101018 学院电气工程及自动化学院一、试验内容设计实现k均值聚类算法。二、试验设计随机生成2维坐标点,对点进行聚类,进行k＝2聚类，ｋ=3聚类,多次k＝4聚类,分析比较试验成果。三、试验环境及测试数据试验环境:Winｄows7操作系统，Ｐｙthoｎ２.7IDLE 测试数据：随机生成3个点集,点到中心点距离服从高斯分布: 集合大小中心坐标半径 1 10０ 5，5 2 ２ 100 10,6 2 3 100 8，1０ 2 四、试验过程编写程序随机生成

2025-05-21 约1.16千字 6页立即下载

k-means聚类算法的研究..doc k-means聚类算法的研究 1．k-means算法简介 1.1 k-means算法描述给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中-me

2016-12-26 约1.33万字 15页立即下载

K-means聚类算法..ppt K-means聚类算法 报告人：张鸣磊 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的类作为最终目标。假设数据集合为(x1,?x2, …,?xn)，并且每个xi为d维的向量，K-means聚类的目的是，在给定分类组数k（k?≤?n）值的条件下，将原始数据分成k类： ? S?=?{S1,?S2,?…,?Sk} 在数值模型上，即对以下表达式求最小值：

2016-12-13 约2.28千字 26页立即下载

K-means聚类算法.doc K-means聚类算法 K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集clip_image002[10]。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本x放在一起。比如上面

2017-02-06 约4.27千字 6页立即下载

k-means聚类算法的答案.doc k-means聚类算法的研究 1．k-means算法简介 1.1 k-means算法描述给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中-me

2017-03-22 约1.33万字 15页立即下载

聚类算法.以K.means算法为例.ppt 聚丙烯车间高压丙烯洗涤塔T301法兰泄漏事故预案聚丙车间工艺乙班演练目的本次综合演练目的就是通过桌面演练检验班组成员是否能够正确熟练掌握应急程序和各自负责的任务；检验各应急单位能否及时准确运用应急操作，迅速将泄漏、着火部位控制在安全可承受范围之内，避免装置设备泄漏事故引发连锁灾难事故的发生，从而达到生产装置实现本质安全运行；检验班组人员能否正确熟练掌握安技装备和消防器材的使用，以及对人员受伤的应急处理。火灾爆炸危险、环境污染及人员伤害可能性叙述： T301为聚丙烯装置高压丙烯洗涤塔，T301及E301内正常储有丙烯约5吨，T301法兰泄漏主要为丙烯，为易燃易爆物质，发生泄漏很

2017-03-21 约5.33千字 28页立即下载

基于聚类分析的回归测试用例选择技术研究的开题报告.docx 基于聚类分析的回归测试用例选择技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着软件开发领域的不断发展，软件测试工作也越来越受到关注。在软件测试中，选取适当的测试用例非常重要，因为测试用例的质量直接影响软件系统质量和成本。传统的测试用例选择方法主要基于程序结构或代码覆盖率，但这种方法仅考虑了代码覆盖率和测试用例数量，无法考虑到总体质量和测试用例之间的相似性。近年来，聚类分析技术在软件测试领域中得到广泛应用。聚类分析是一种基于相似性度量的分组技术，它可以将数据对象划分为多个组。通过聚类分析可以将测试用例分成多个集合，每个集合中的测试用例之间具有相似性，可以很好地反映测试用例之间的相似性和差异性。基

2024-02-05 约1.21千字 3页立即下载

K-means聚类算法：原理优化与多领域应用的深度剖析.docx K-means聚类算法：原理、优化与多领域应用的深度剖析一、引言 1.1研究背景与意义在信息技术飞速发展的今天，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了各领域关注的焦点。聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域中的重要技术，能够将数据对象按照相似性划分为不同的簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似度，而不同簇之间的数据对象相似度较低。这种技术为数据的理解、分析和处理提供了有力的支持，广泛应用于众多领域，如市场营销、图像处理、生物信息学、金融分析等。 K-means聚类算法作为一种经典的聚类算法，自提出以来便在数据处理领域占据着举足轻重的地位。它具有原理简单、易于实现、计

2025-03-21 约3.14万字 25页立即下载

K-means聚类算法在网络入侵检测中的应用研究的中期报告.docx K-means聚类算法在网络入侵检测中的应用研究的中期报告一、课题研究背景和意义网络安全已经成为当今全球性最重要的安全挑战之一，网络入侵检测是网络安全领域中的重要研究内容。入侵检测可以按照检测方式分为基于特征的检测和基于行为的检测，其中基于特征的检测是目前主流的入侵检测技术之一。 K-means聚类算法是一种被广泛应用于数据挖掘领域的无监督学习算法，可以自动将样本数据聚类为多个簇，并将同一簇内的样本数据归为一类。在网络入侵检测中，K-means聚类算法可以将相似的入侵事件划分到同一类别，为安全分析人员提供便利。本研究将以K-means聚类算法为核心，探究其在网络入侵检测中的应用，旨在提高

2023-10-16 约小于1千字 2页立即下载

基于k--means算法最佳聚类数的确定及应用.pdf 摘要现代互联网数据规模呈现出爆炸式增长的趋势，聚类分析技术对于大规模数据集的信息挖掘和提取非常有意义。但是无监督的聚类分析仍然存在一些问题，最重要的问题之一是最佳聚类个数的确定问题。针对这个问题，本文系统地研究了聚类分析技术和CH指数、Dunn指数、DB 指数、Silhouette指数和Gap统计量这五个经典的单一有效性指标。不同有效性指标在同一数据集上确定的最佳聚类数有可能不同，为了明确各个有效性指标的重要性以及其确定的最佳聚类数的可靠性，本文通过多次抽样来看每个有效性指标趋势变化是否

2025-04-27 约6.92万字 55页立即下载

K-means聚类算法分析和过程.doc PAGEi 中国石油大学（北京）现代远程教育毕业设计（论文） PAGEXV PAGE15 第一章前言时至今日，关于基于聚类算法对学生成绩进行研究的科研项目在各大院校屡见不鲜，可见聚类算法的意义在教育领域影响之广泛，仅就教育领域而言，聚类算法对教育教学管理方面起着指导性的作用，在聚类算法当中，K-means算法因其操作简单，采用误差平方和准则函数、对大数据集的处理又有较高的伸缩性和可压缩性的优点，在学生成绩研究方向可谓是独当一面。谈到学生成绩，它是重要性不言而喻，它向人们展示了一个学生的学生成绩的好坏，也影响了一个学生的学业生源，甚至关于其将的职业生涯。因此，对于教师而

2025-03-17 约7.83千字 16页立即下载