【摘 要】
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对不平衡数据进行聚类分析时,K-means聚类方法可能会错误地将分布在较小区域类别中的样本划分到大区域类别中;谱聚类算法,虽然可以有效优化数据结构,并很好地识别不同形状的
【基金项目】
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山西省重点研发计划项目:基于GIS的智能消防远程预警平台研究(201803D121088).
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对不平衡数据进行聚类分析时,K-means聚类方法可能会错误地将分布在较小区域类别中的样本划分到大区域类别中;谱聚类算法,虽然可以有效优化数据结构,并很好地识别不同形状的样本,但却难以处理大规模数据.针对这些问题,提出一种改进地标点采样的不平衡数据聚类算法.该算法首先对不平衡数据进行预聚类以获得初始类标签,然后基于数据密度对数据进行采样.在此基础上,通过对采样数据执行K-means聚类,并将聚类中心作为地标点,对数据进行谱聚类分析.实验结果显示,该方法在处理不平衡数据时,不仅能够有效提高样本的聚类准确率,
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