针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演......

通过对Web日志文件进行分析,该文提出了一种改进的K-中心点聚类算法对Web用户的行为进行分析的方法.该算法利用模糊相似度,并模仿......

<正>This paper proposes a distributed dynamic k-medoid clustering algorithm for wireless sensor networks (WSNs),DDKCAWSN......

数据的损坏和丢失会带来无法弥补的损失,数据备份系统可以将损失降到最低程度.随着收集的数据量的迅速增加,备份系统需要备份与恢......

针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点，将核学习方法引入到k-medoid算法，提出了基于核的自适应k-medoid算法，使其能......