导读:本文包含了层次聚类论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:层次,函数,语言,话题,数据,流体力学,粘性。
层次聚类论文文献综述写法
王鹏宇,王国宇,贾贞,曹晓晓,王泉斌[1]（2019）在《一种基于局部特征的层次聚类算法》一文中研究指出聚类算法在数据挖掘中起到十分重要的作用,其中CHAMELEON算法因具有发现任意形状簇类的能力,成为一种常用算法。本文针对CHAMELEON算法在簇类内部密度存在变化时聚类效果不佳等问题,采用自适应生成近邻图、基于局部特征分割近邻图、聚合子簇等方法,提出了一种基于局部特征与网格结构的层次聚类算法,并使用二维数据集,与不同的聚类算法进行了测试和对比分析。实验结果表明,本文算法在数据分布复杂的情况下,能够得到较理想的聚类效果。(本文来源于《中国海洋大学学报(自然科学版)》期刊2019年S2期）
付宏鹏[2]（2019）在《基于K-medoids聚类的层次化教学质量提升评估研究》一文中研究指出研究基于K-medoids聚类的层次化教学质量提升评估方法。通过K-medoids聚类分析数据样本间的最优路径和聚类中心,获取数据样本集的历史最优位置,将历史最优位置点看成不同评估指标;以教学队伍、教学内容、教学条件等两级教学质量评估指标体系作为评估指标构建教学质量评估指标体系;采用多层次评价模型对历史最优位置点,即评估指标实行层次分析,通过分层综合评估过程先对评估指标实施一级评估,确定各评估指标权重,依据权重构建教学质量效果判断矩阵;再采用判断矩阵完成二级评估,评估层次化教学质量。实验结果表明,该方法评估计算机学院教师教学质量为较高,且二班教师教学质量优于一班教学质量。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年23期）
吕健,王震,潘伟杰,赵慧亮,刘征宏[3]（2019）在《基于层次聚类的定制产品模块划分方法研究》一文中研究指出为了进一步提高复杂定制化产品的生产、装配和维护效率,研究了产品模块化设计方法,文章提出了一种基于零件功能和结构相关的凝聚层次聚类模块划分方法。首先综合分析了产品中任意零件间的功能和结构相关关系,采用凝聚层次聚类算法灵活地对不同零件进行聚类,得到多种划分方案。然后引入信息熵理论,以产品生命周期中设计、装配、维护、更新升级和循环利用等各阶段复杂度为优化目标,构建产品模块划分数学评价模型,从多个划分结果中选出最优方案。最后以条烟立式分拣机模块划分为例,论证上述方法的合理性和可行性。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年11期）
张振宇,林杰,苗润生[4]（2019）在《犹豫模糊语言凝聚式层次聚类算法与应用》一文中研究指出聚类算法作为一种重要的处理数据信息的工具被广泛运用。文章基于犹豫模糊语言集的定义、距离测度函数、集成函数等,结合凝聚式层次聚类算法,提出一种犹豫模糊语言凝聚式聚类算法。通过汽车口碑聚类为例,基于汽车之家论坛在线评论信息,对汽车口碑进行聚类,验证了该算法的可行性。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年21期）
张峰,陈兵,赵怿平,张南,李岳[5]（2019）在《基于层次聚类法的航空维修方案分析》一文中研究指出应用层次聚类法进行了航空维修方案分析,建立了层次聚类分析模型,采用R语言分析软件进行了详细分析。通过分析将多个维修方案聚合为简单有代表性的方案类,从而为方案决策人员提供决策依据。实践证明,该方法原理简单,便于操作,实用性强。(本文来源于《飞机设计》期刊2019年05期）
姜赛达[6]（2019）在《基于层次聚类的数据分析方法在MOOCs中的应用》一文中研究指出中国大学MOOC是由网易与高教社携手推出的在线教育平台,承接教育部国家精品开放课程任务,向大众提供中国知名高校的MOOC课程的平台,平台的教学质量越来越受到人们的关注和重视。MOOC有一套类似于线下课程的作业评估体系和考核方式。经过研究发现,利用数据挖掘技术分析课程考试数据是检查教学效果的有效方法。聚类分析适用无监督学习,可以完全根据数据本身找到隐藏在数据中的规则。分层聚类,具有分类准确,异常检测容易,不需要预设聚类数的优点。因此,提出了一种基于层次聚类算法的检验数据分析方法,以检验中国大学MOOC平台中课程教学效果。通过处理中国大学MOOC平台课程实际考试数据,验证了该方法的有效性。实验结果揭示了课程考试数据的规范变化,可能成为评估MOOC教学效果的客观依据。(本文来源于《叁门峡职业技术学院学报》期刊2019年03期）
代翔,黄细凤,唐瑞,蒋梦婷,陈兴蜀[7]（2019）在《基于层次聚类的子话题检测算法》一文中研究指出使用隐狄利克雷分布(LDA)进行话题检测时,话题模型产生的话题存在语义上的分层现象;LDA建模产生的话题会出现语义上概括较广的泛话题;话题数目超参数K的设定通常根据人的经验.这些将造成建模结果出现包含多个子话题的混合话题情况.针对上述问题,文中基于层次聚类算法,使用一种文档特征词序列对LDA模型分类结果粒度过粗、热点话题检测结果泛化所导致的舆情监控价值较低的情况进行子话题检测.首先对LDA模型建模结果进行优化,对话题-单词分布与文档-单词分布两个矩阵进行过滤;然后对重迭话题进行检测与合并,采用文档间紧密度度量方式发现泛话题与混合话题;最后通过层次聚类算法对话题下的文本进行二次聚类,得到话题下的子话题.实验结果表明:该算法对子话题的检测能够在更深层次上体现出热点话题的特性,便于舆情监控分析;与Single-Pass算法和K-均值聚类算法相比,该算法获得的结果更具有有效性;K的选取策略对基于层次聚类的子话题检测算法具有鲁棒性.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年08期）
伍东玲,宋彦坡,彭小奇,高东波[8]（2019）在《基于气液两相流数据凝聚层次聚类的气泡形态重构（英文）》一文中研究指出气泡形态对气液两相流中的传热、传质等动力学过程的影响重大,基于计算流体力学(CFD)的流动模拟结果中包含有此类信息。为了提取该信息,提出一种改进的凝聚层次聚类算法,并据此构建了气泡形态重构方法。该方法具有叁个重要特征:1)聚类阈值自适应调整,适用于离散尺度不均一的两相流数据;2)空间软分割,降低了算法的计算复杂度;3)纯气相单元、混合相单元分步聚类的执行策略,可以准确识别和重构识毗邻的气泡/气泡群。基于两组预定义的两相流数据和一组基于CFD的两相流模拟数据,展示了所提出方法的实现过程并对相关功能进行了测试。测试结果表明,提出的方法易于实现,需要人为设置的参数少,即使在离散网格尺度不均一、部分网格单元有一定扭曲的条件下,仍可高效地识别气液和重构两相流中的气体的聚集形态(气泡/气泡群)。(本文来源于《Journal of Central South University》期刊2019年08期）
李涵,张娜[9]（2019）在《带粘性的层次Dirichlet过程聚类方法》一文中研究指出对由多个指标组成的多元数据进行聚类分析时,数据维度的增加、各指标与总体聚类的相关性程度不一致以及各指标服从的分布不同会增加聚类的复杂性,影响聚类结果的准确性,因此需要通过合适的方法来对多元数据进行聚类分析。针对这一问题,提出改进的带粘性的层次Dirichlet过程(sticky Hierarchical Dirichlet Process)方法来实现对多元数据的降维聚类,以解决各指标服从不同分布的问题,并用粘性参数反映各指标与总体聚类之间的相关性。用MCMC方法来估计模型参数。通过对仿真模拟数据和IRIS数据集的聚类分析,证实了该方法的有效性,同时发现单个指标与总体聚类的相关性越大,则相应的粘性参数越大,从而反映该指标在总体聚类中的重要性程度越高;并且当各指标数据中有粘性较大的指标时,带粘性的层次Dirichlet过程方法明显优于其他聚类方法,能够显着提高分类的准确性。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2019年08期）
张璐,吕进来[10]（2019）在《基于层次聚类和TextRank的视频摘要》一文中研究指出为解决基于聚类算法的视频摘要中存在的需要预先设定聚类中心和聚类数目及选取的关键帧不具有代表性的问题,提出一种基于层次聚类与TextRank算法的静态视频摘要方法。使用层次聚类算法对视频帧进行聚类,利用TextRank算法选取候选关键帧集合,通过求解优化函数选择最终的关键帧生成视频摘要。实验结果表明,该方法生成的视频摘要能够比较全面准确地表达视频内容且冗余度低。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年07期）
层次聚类论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究基于K-medoids聚类的层次化教学质量提升评估方法。通过K-medoids聚类分析数据样本间的最优路径和聚类中心,获取数据样本集的历史最优位置,将历史最优位置点看成不同评估指标;以教学队伍、教学内容、教学条件等两级教学质量评估指标体系作为评估指标构建教学质量评估指标体系;采用多层次评价模型对历史最优位置点,即评估指标实行层次分析,通过分层综合评估过程先对评估指标实施一级评估,确定各评估指标权重,依据权重构建教学质量效果判断矩阵;再采用判断矩阵完成二级评估,评估层次化教学质量。实验结果表明,该方法评估计算机学院教师教学质量为较高,且二班教师教学质量优于一班教学质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
层次聚类论文参考文献
[1].王鹏宇,王国宇,贾贞,曹晓晓,王泉斌.一种基于局部特征的层次聚类算法[J].中国海洋大学学报(自然科学版).2019
[2].付宏鹏.基于K-medoids聚类的层次化教学质量提升评估研究[J].现代电子技术.2019
[3].吕健,王震,潘伟杰,赵慧亮,刘征宏.基于层次聚类的定制产品模块划分方法研究[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[4].张振宇,林杰,苗润生.犹豫模糊语言凝聚式层次聚类算法与应用[J].统计与决策.2019
[5].张峰,陈兵,赵怿平,张南,李岳.基于层次聚类法的航空维修方案分析[J].飞机设计.2019
[6].姜赛达.基于层次聚类的数据分析方法在MOOCs中的应用[J].叁门峡职业技术学院学报.2019
[7].代翔,黄细凤,唐瑞,蒋梦婷,陈兴蜀.基于层次聚类的子话题检测算法[J].华南理工大学学报(自然科学版).2019
[8].伍东玲,宋彦坡,彭小奇,高东波.基于气液两相流数据凝聚层次聚类的气泡形态重构（英文）[J].JournalofCentralSouthUniversity.2019
[9].李涵,张娜.带粘性的层次Dirichlet过程聚类方法[J].统计与信息论坛.2019
[10].张璐,吕进来.基于层次聚类和TextRank的视频摘要[J].计算机工程与设计.2019