本文關鍵詞： DBSCAN算法 K-means算法 去噪 聚類 ARIMA模型 預測　出處：《黑龍江大學自然科學學報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：K-means算法對噪音數(shù)據(jù)和孤立點敏感,致使其在應用方面存在很大的局限。傳統(tǒng)的Kmeans算法在除噪階段多以人為和經(jīng)驗判定噪音點或單純從平均數(shù)角度剔除孤立點,造成聚類結果準確度難以保證。以大興安嶺地區(qū)精品藍莓干商品為研究對象,基于DBSCAN算法輔助Kmeans算法去噪,用定量的方法解決K-means去噪欠缺合理性的問題。結合ARIMA模型加以驗證聚類預測的結果,與實際值匹配度達到95%以上,明顯高于未改進算法。
[Abstract]:K-means algorithm is sensitive to noise data and outliers. As a result, there are many limitations in its application. The traditional Kmeans algorithm usually uses human and experience to determine the noise points or eliminate the outliers from the average point of view in the de-noising stage. It is difficult to ensure the accuracy of clustering results. Taking the fine blueberry products in Daxing'an Mountains as the research object, the DBSCAN algorithm is used to assist the Kmeans algorithm in de-noising. Using quantitative method to solve the problem of K-means denoising lack of rationality, combined with the ARIMA model to verify the results of the clustering prediction, the matching degree with the actual value is more than 95%. It is obviously higher than the unimproved algorithm.
【作者單位】： 東北林業(yè)大學信息與計算機工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71473034)
【分類號】：F323.7;TP311.13

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本文編號：1492724