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《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术逐渐成为研究热点。
WiFi因其广泛覆盖和易于部署的特点，在室内定位领域得到了广泛应用。
然而，传统的WiFi室内定位方法往往面临定位精度不高、计算复杂度大等问题。
为此，本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN（加权K最近邻）算法的WiFi室内定位方法，旨在提高定位精度并降低计算复杂度。
二、K-means聚类算法的改进K-means聚类算法是一种常见的无监督学习方法，常用于数据分类和聚类。
然而，传统K-means算法在处理大型数据集时可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
因此，本文对K-means算法进行了以下改进：1. 初始化优化：采用基于密度的初始化方法，选择具有代表性的样本作为初始聚类中心，以降低陷入局部最优的风险。
2. 距离度量改进：引入一种基于信号强度的加权距离度量方法，以更好地反映不同WiFi信号间的关系。
3. 迭代优化：引入一种局部搜索策略，对聚类结果进行微调，以提高聚类效果。
三、WKNN算法的引入与应用WKNN算法是一种基于距离度量的分类与回归方法，其通过计算待测样本与已知样本之间的相似度，实现对未知样本的分类或回归。
在WiFi室内定位中，WKNN算法可以用于根据接收到的WiFi信号强度信息，估算出移动设备的位置。
本文将WKNN 算法与改进的K-means聚类算法相结合，形成一种混合定位方法。
具体步骤如下：1. 利用改进的K-means算法对WiFi信号强度数据进行聚类，得到各聚类中心及对应的区域。
2. 根据待测设备接收到的WiFi信号强度信息，利用WKNN 算法计算其与各聚类中心的相似度。
3. 根据相似度结果，将待测设备分配到最相似的聚类中心所代表的区域。
4. 通过加权的方式综合考虑多个WiFi接入点的信息，进一步提高定位精度。
四、实验与分析为验证本文提出的基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法的性能，我们进行了实验分析。
基于k-means的改进聚类融合算法的研究与应用的开题报告一、研究背景在现实社会中，许多数据都具有很高的维度，如DNA序列、医学影像、网络数据等。
这些数据在处理过程中，往往需要对其进行聚类，以实现数据的管理和分析。
聚类算法是一种数据挖掘技术，能够在数据集中将相似的数据点分组在一起。
其中，k-means算法被广泛应用于聚类问题中。
在k-means算法中，每个数据点都被分配到最近的中心点，中心点按照其所包含的数据点的平均值被更新。
该过程不断迭代，直到中心点达到稳定状态。
然而，k-means算法还存在一些问题，例如对于噪声和聚类中心的初始值非常敏感，且可能收敛到局部最优。
因此，针对这些问题，近年来出现了许多改进的聚类算法，如谱聚类、层次聚类、密度聚类等。
在本次研究中，我们将对k-means算法进行改进，提出一种基于k-means的改进聚类融合算法。
该算法将多个聚类算法进行融合，以提高聚类效果，同时通过优化k-means算法的初始值和收敛条件，进一步提高聚类效率。
二、研究内容1. 对k-means算法进行改进，提出一种聚类融合算法，用于更有效地解决聚类问题。
2. 通过比较不同聚类融合算法的效果，得出最优的聚类融合算法，并进行模型评估。
3. 构建实际应用场景中的数据集，进行聚类分析，验证并应用所提出的聚类融合算法。
三、研究意义本次研究将提出一种新颖的聚类融合算法，并通过对比不同聚类融合算法的效果，得出最优的聚类融合算法，为实践应用提供指导。
此外，通过实际应用场景中的数据集进行分析，可以验证和应用所提出的聚类融合算法，进一步证明其在实践中的可行性。
四、研究方法本次研究将采用以下研究方法：1. 理论分析法：对k-means算法进行改进，并构建聚类融合算法理论模型。
2. 实验研究法：通过比较不同聚类融合算法的效果，并进行模型评估，得出最优的聚类融合算法。
3. 实践应用法：构建实际应用场景中的数据集，进行聚类分析，验证并应用所提出的聚类融合算法。
一种改进的K_means聚类方法胡伟【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2012(000)001【摘要】针对传统K_means聚类方法采用随机选择初始聚类中心而导致的收敛速度慢的问题,本文结合空间中的距离度量提出一种改进的K_means聚类算法.该方法通过给出有效的启发式信息,选择较好的聚类中心,减少聚类达到稳定状态所需要的迭代步骤,加速算法的执行.标准数据集上的实验结果表明,与传统的K_means 聚类方法相比,本文提出的改进的聚类方法收敛速度快,从而在较少的迭代后得到良好的聚类效果.%This paper presents an improved clustering model based on distance measurement, in order to solve the problem of slow convergence rate of traditional K_means clustering method by selecting initial cluster centers randomly. By using effective heuristic information, this method selects better clustering centers and reduces the iteration steps of attaining stable clustering state. Then the speed of algorithm is accelerated. Simulation results on UCI datasets demonstrate that comparing with traditional K_ means clustering means, the improved K_means has fast convergence rate and the better clustering results are obtained by this model after less iterations.【总页数】4页(P22-24,56)【作者】胡伟【作者单位】山西财经大学实验教学中心,山西太原030006【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.一种改进的K_means算法在旅游客户细分中的应用 [J], 汪永旗2.一种改进型TF-IDF文本聚类方法 [J], 张蕾;姜宇;孙莉3.一种基于改进自编码器的二进制协议聚类方法 [J], 彭博一;张钊;蒋鸿宇4.一种优化的改进k_means算法 [J], 张淑清;黄震坤;冯铭5.一种基于SOM改进的PCM聚类方法 [J], 兰雁宁;郑陈达因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究随着社交媒体和网上新闻的日益发展，每天都会产生海量的信息。
为了更好地管理这些信息并实现有效的信息筛选，新闻聚类技术应运而生。
聚类技术可以将具有相似主题和特征的新闻聚集在一起，从而帮助用户更轻松地了解和获取感兴趣的信息。
在这项研究中，我们提出了一种改进的k-means聚类算法，用于新闻聚类。
该算法首先对新闻进行预处理，然后根据弗洛伊德算法计算文本之间的相似度。
具体步骤如下：1. 数据预处理在实际应用中，数据的清理和预处理是非常重要的。
对于新闻聚类来说，数据预处理包括去除标点符号、停用词，进行分词和词干提取等。
这些步骤都有助于减少文本维度，提高聚类的准确性和速度。
2. 计算相似度我们使用弗洛伊德算法来计算文本之间的相似度。
弗洛伊德算法是一种动态规划算法，可以在一个加权的有向图上计算所有节点之间的最短路径。
对于我们的新闻聚类问题，我们可以将所有的文本看作是图中的节点，根据共现词的频率建立边权重，从而计算节点之间的最短距离。
3. k-means聚类在计算相似度之后，我们使用改进的k-means算法将文本聚类成k个集群。
改进的k-means算法包括以下几个步骤：（1）初始化：根据随机质心的方法初始化k个簇。
（2）赋值：计算每个文本到k个簇质心的距离，将文本分配到最近的质心所在簇。
（3）更新质心：根据簇内所有文本的平均值，更新每个簇的质心。
（4）迭代：重复步骤2和步骤3直到质心不再变化或者达到最大迭代次数。
4. 聚类后处理最后，我们对聚类结果进行后处理。
我们使用标签传播算法来合并一些相关度高的类别。
标签传播算法基于贪心策略，将具有相似标签的文档合并到一个类别中。
实验结果显示，我们提出的改进k-means算法在新闻聚类方面可以有效地提高聚类准确性和速度。
这种算法在实际应用中可以帮助用户更轻松地了解和获取感兴趣的信息。
基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究在信息爆炸时代，人们面对日益增长的新闻数量变得越来越困惑。
为了更好地进行新闻内容的管理和阅读，这就需要对新闻进行分类和聚类。
本文旨在研究一种基于改进的k-means算法的新闻聚类方法。
k-means算法是一种常用的聚类算法，它是一种迭代的、无监督的机器学习算法。
但是传统的k-means算法存在一些问题，例如对于初始聚类中心的选择较为敏感，可能会陷入局部最优解，并且对于数据集中不平衡的情况处理不佳。
为了改进传统的k-means算法，我们可以采用以下策略：1. 初始聚类中心的选择：传统的k-means算法通常随机选择初始聚类中心，这容易导致陷入局部最优解。
我们可以采用一种改进的方法，例如k-means++算法，该算法通过对初始聚类中心的选择引入了一定的随机性，从而避免陷入局部最优解。
2. 聚类中心的更新策略：传统的k-means算法使用平均值作为聚类中心的更新策略，但这种方法在处理不平衡的数据集时效果较差。
我们可以采用一种改进的更新策略，例如加权平均值，根据样本的权重来计算聚类中心的更新值，从而处理不平衡数据集的情况。
3. 距离度量方法的选择：传统的k-means算法通常使用欧氏距离作为距离度量方法，但这种方法对异常值比较敏感。
我们可以选择其他的距离度量方法，例如曼哈顿距离或者余弦相似度，根据具体的应用场景选择更合适的距离度量方法。
通过以上的改进策略，我们可以得到一种改进的k-means算法来进行新闻聚类。
具体的方法可以按照以下步骤进行：1. 选择初始聚类中心。
可以采用k-means++算法来选择初始聚类中心，从而避免陷入局部最优解。
2. 然后，计算每个样本与各个聚类中心的距离，根据距离将样本划分到最近的聚类中心。
3. 根据划分的结果，更新聚类中心。
可以采用加权平均值的方法来计算聚类中心的更新值，从而处理不平衡数据集的情况。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心的变化达到收敛。
基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究一、改进的k-means算法原理改进的k-means算法是在传统的k-means算法基础上进行改进的，其核心思想是通过改进初始聚类中心的选择和优化迭代过程，来提高算法的聚类效果和运行速度。
具体而言，改进的k-means算法主要包括以下几个方面的改进：1. 初始化聚类中心的选择：传统的k-means算法通常是随机选择初始聚类中心，这样容易导致算法陷入局部最优解，因此改进的k-means算法采用了一种基于距离的初始聚类中心选择方法，即首先选择一个随机样本点作为第一个聚类中心，然后选择离该聚类中心最远的样本点作为第二个聚类中心，以此类推，直到选择出k个初始聚类中心。
2. 优化迭代过程：传统的k-means算法的迭代过程通常是通过不断更新聚类中心来优化聚类效果，但该过程可能会陷入局部最优解，因此改进的k-means算法引入了一种加速因子，即在每次迭代时，通过考虑样本点与其所在聚类中心的距离，来加速收敛过程，从而更快地找到全局最优解。
以上改进使得改进的k-means算法在运行效率和聚类效果上都有了明显的提升，尤其是在新闻聚类这种大规模数据的场景下，其优势更加明显。
二、新闻聚类的研究现状随着互联网的快速发展，新闻信息的数量呈现爆炸式增长，如何高效地对新闻进行聚类成为了一个亟待解决的问题。
目前，对于新闻聚类的研究主要集中在以下几个方面：1. 特征表示方法：新闻的特征表示对于聚类效果起着至关重要的作用，目前常用的特征表示方法包括词袋模型、词向量模型等，研究人员不断探索更加有效的特征表示方法。
2. 聚类算法：除了传统的k-means算法外，还有一些其他的聚类算法被应用于新闻聚类中，如层次聚类、密度聚类等，研究人员在不同算法之间进行对比和优化，以提高新闻的聚类效果。
3. 实际应用：新闻聚类技术已经在新闻推荐、舆情分析等领域得到了广泛的应用，研究人员还在探索更多的实际场景下的应用方式，以提高新闻聚类技术的实际效益。
基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究我们对k-means算法进行了改进，主要包括两个方面的优化：一是优化初始聚类中心的选择，二是优化簇的划分方式。
在传统的k-means算法中，初始聚类中心的选择通常是随机的，这容易造成算法收敛到局部最优解的情况。
因此本研究采用了一种基于密度的聚类中心初始化方法，通过计算每个样本点与其他样本点的距离，并选取距离其他点较远的点作为初始聚类中心，从而提高了算法的稳定性和准确性。
而在簇的划分方式方面，我们采用了一种自适应的距离阈值来确定簇的划分，以避免传统k-means算法中需要提前设置固定的距离阈值的缺点，从而使得簇的形状可以更加灵活地适应不同的数据集。
针对新闻数据的特点，本研究还提出了一种基于改进的文本相似度计算方法，以更准确地衡量新闻之间的相似度。
在传统的文本相似度计算方法中，通常使用TF-IDF值或者词向量的余弦相似度来计算文本之间的相似度，然而这种方法对于一些主题相近但词汇不同的新闻往往难以准确地判断相似度。
因此本研究提出了一种基于主题特征的文本相似度计算方法，通过对新闻文本进行主题建模，利用主题特征来度量新闻之间的相似度，从而更加准确地进行新闻聚类。
本研究通过大量的实验验证了所提出的基于改进的k-means算法在新闻聚类方面的有效性。
实验结果表明，相比于传统的k-means算法，我们提出的算法在不同的数据集上都取得了更好的聚类效果，能够更加准确地将新闻进行分类，并且具有更好的稳定性和鲁棒性。
所提出的文本相似度计算方法也能够更准确地度量新闻之间的相似度，并且在新闻聚类中取得了更好的效果。
本研究提出了一种基于改进的k-means算法来进行新闻聚类的研究，通过对k-means 算法的优化以及新闻数据的特点进行了针对性的优化，取得了很好的效果。
未来，我们将继续对该算法进行改进，以适应更加复杂的新闻数据，同时将其应用到实际的新闻推荐系统中，为用户提供更加个性化、精准的新闻推荐服务。
基于改进的k-means算法的新闻聚类的研究新闻聚类是一种对海量新闻进行分类整理的技术手段，它能够帮助人们快速地了解新闻的主题和热点，对于新闻媒体和信息服务提供商而言具有重要意义。
基于k-means算法的新闻聚类是目前比较常见的一种方法，但是传统的k-means算法存在一些问题，如对初始聚类中心的敏感性较强、需要事先确定聚类数目等。
如何对k-means算法进行改进，提高其在新闻聚类中的应用效果成为了研究的热点之一。
最新的研究表明，通过引入一些改进措施，可以有效提高基于k-means算法的新闻聚类的性能。
以下是一项基于改进的k-means算法的新闻聚类研究的具体内容。
该项研究对传统的k-means算法进行了深入的分析，发现在新闻聚类的过程中，传统的k-means算法容易受到初始聚类中心的选择影响，因此容易陷入局部最优解。
为了解决这一问题，研究团队提出了一种基于密度的初始聚类中心选择方法。
具体而言，他们通过计算每个新闻样本点的密度来确定初始聚类中心，使得初始聚类中心更加合理地分布在整个样本空间中，从而有效避免了传统k-means算法对初始聚类中心敏感的问题。
在传统的k-means算法中，需要事先确定聚类数目，这对于新闻聚类来说是一个较为困难的问题，因为新闻的主题和数量是动态变化的。
研究团队提出了一种自适应的聚类数目确定方法，即通过评估聚类内部的紧密度和聚类之间的分离度来自适应地确定聚类数目。
这种方法在一定程度上解决了传统k-means算法需要事先确定聚类数目的问题，提高了其在新闻聚类中的灵活性和适用性。
传统的k-means算法对异常点较为敏感，容易受到异常点的干扰，从而影响聚类结果的准确性。
为了解决这一问题，研究团队引入了一种基于局部密度的异常点检测算法，通过计算每个样本点周围的局部密度来识别异常点，并对其进行有效的处理。
这种改进措施有效提高了基于k-means算法的新闻聚类对异常点的鲁棒性，使得聚类结果更加稳健和可靠。
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术逐渐成为研究热点。
WiFi因其覆盖范围广、部署成本低廉等优势，成为室内定位的主要手段之一。
然而，传统的WiFi定位方法往往面临定位精度不高、算法复杂度高等问题。
因此，本研究旨在通过改进K-means聚类和WKNN（加权k近邻）算法，提升WiFi室内定位的精度和效率。
二、K-means聚类算法的改进K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，通过迭代优化将数据划分为K个簇，使得每个簇内部的数据尽可能相似，而不同簇之间的数据差异尽可能大。
在WiFi室内定位中，我们可以通过对接收信号强度（RSSI）数据的聚类，实现位置区域的划分。
针对传统K-means算法在处理大数据时效率低下的问题，我们提出以下改进措施：1. 初始化优化：采用基于密度的初始化方法，避免随机初始化导致的聚类中心不理想问题。
2. 距离度量优化：引入RSSI的动态范围和路径损耗等参数，对距离度量进行加权，提高聚类的准确性。
3. 停止条件优化：设置合适的聚类数目和最小改进阈值，提前终止迭代，减少计算量。
三、WKNN算法的改进WKNN算法是一种基于近邻思想的定位算法，通过计算待测点与已知参考点的距离，并赋予不同权重，实现定位。
在WiFi室内定位中，我们可以通过WKNN算法对RSSI数据进行处理，实现高精度的位置估计。
针对传统WKNN算法在处理非线性问题时表现不佳的问题，我们提出以下改进措施：1. 数据预处理：对RSSI数据进行归一化处理，消除不同设备、不同环境带来的影响。
2. 权重优化：引入多因素权重分配策略，如信号强度、稳定性等，提高近邻选择的准确性。
3. 优化搜索策略：采用KD树或球树等数据结构，提高近邻搜索的效率。
四、基于改进K-means和WKNN的WiFi室内定位方法我们将改进的K-means聚类算法和WKNN算法相结合，形成一种新的WiFi室内定位方法。
