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[学位论文] 作者：钱潮恺,,
来源：浙江工业大学 年份：2015
随着信息技术的飞速发展和广泛应用,社会进入了一个信息化的时代。数十年来,信息产生、组织和流通方式正发生着革命性的变化,各行各业每天都会积累大量的数据。然而,数据规模...
[期刊论文] 作者：钱潮恺,黄德才,
来源：模式识别与人工智能 年份：2016
k-Prototypes算法对初始点选取的敏感性导致聚类结果具有随机性，并且忽视样本数据点与聚类集合中已有样本的总体差异．针对此问题，文中提出基于维度频率相异度和强连通融合的混合......
[期刊论文] 作者：黄德才,钱潮恺,,
来源：计算机科学 年份：2015
针对近邻传播聚类算法不能处理混合属性数据集的问题,提出了一种新的距离度量测度,并将其应用到近邻传播聚类算法中,提出了一种基于维度属性距离的混合属性近邻传播聚类算法。与传统聚类算法不同的是,该算法不需要计算虚拟的中心点,同时考虑了数据集整体分布对......
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