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密度峰值聚类算法的局部密度定义未考虑密度分布不均数据类簇间的样本密度差异影响,易导致误选类簇中心;其分配策略依据欧氏距离通......
利用客户交易数据聚类分析,可得到更优异的客户细分效果,有助于企业更详实地了解消费者,制定精准的营销策略.PurTreeClust是一种新......
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提出一种基于共享最近邻的聚类分析算法,解决聚类和同时检测孤立点的问题。基于共享最近邻的聚类和孤立点检测算法(SNN_LMD),结合......
本文针对现有的共享最近邻聚类算法，提出一种新型的基于共享最近邻的聚类算法，并将改进后的算法应用到真实数据集和零件的组合过程中......
随着生物信息学的发展，生物医学数据呈爆炸式的增长，目前已经拥有数百个活动的生物医学数据库，如何管理和分析这些海量的数据已成为研......
在谱聚类算法没有先验信息的情况下,对于具有复杂形状和不同密度变化的数据集很难构建合适的相似图,且基于欧氏距离的高斯核函数的......
本文讨论了以HNC理论设计的关联概念节点为文本向量特征的基于共享最近邻算法的文本聚类方法，通过将词语映射到关联概念节点的......
专利分类可以加快对专利文献的检索速度,方便对专利文献的管理,有着十分重要的作用。近几年,自然语言处理以及信息检索技术的发展,......
传统的聚类算法是一种无监督的学习过程,聚类的精度受到相似性度量方式以及数据集中孤立点的影响,并且算法也没有很好的利用先验知......
针对经典重叠社团结构发现的派系过滤算法中派系定义过于严格、算法缺乏实用性、时间复杂度高等问题,提出了一种基于共享最近邻的......
基于快速搜索和寻找密度峰值聚类算法(DPC)具有无需迭代且需要较少参数的优点,但其仍然存在一些缺点:需要人为选取截断距离参数;在......
术语是由一个到多个单词按照某种语义角色组合而成的,传统的基于统计的相似度计算方法,将术语看作一个基本单元来进行计算,忽略了......
针对传统距离度量在高维数据上效果不明显问题，提出一种共享最近邻子空间聚类算法（SNN_SC），按照维把数据集转变为多个最近邻事务数据库......
近邻传播算法在非凸形、密度不均匀的数据集上很难得到理想的聚类结果。为此,基于核聚类的思想,将数据集非线性地映射到高维空间,......
专利文献是一种具有法律效力的科技文献,其内容覆盖了几乎所有的技术领域的最新、最活跃的创新技术信息,因此对专利文献的分类和组......
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由于短文本具有词频单一、结构简单等特点,基于传统特征选取方法的文本去重算法不适合短文本。为此,提出一种适合短文本特点的去重......
现有的基于共享近邻紧密度的谱聚类算法由于能很好地探索出数据点之间的潜在相似性关系,对未能完全分离的数据集具有健壮性,受到了......
聚类分析技术是近年迅速发展的一种数据处理技术，它在诸如经济学、生物学、统计学、机器学习、数据挖掘等许多领域具有广泛的应用。......
信息技术的高速发展,产生了大量数据。为了从这些海量数据中获取有用的信息,数据挖掘技术应运而生。聚类是指在没有任何先验知识或......
离群点挖掘是数据挖掘中的重要分支之一。近年来,离群点挖掘得到许多学者的广泛关注和研究。在平日生活中,存在着少数与众不同的信......
近邻传播算法(AP)是近年出现的一种在数据挖掘领域极具竞争力的聚类算法,相比较于传统聚类算法,AP算法能够在较短时间内完成大规模......
在机器学习、数据挖掘等领域得到普遍应用的k-means算法由于具有时间复杂度低的优点,在文本聚类领域也得到了广泛的应用。论文对文......
随着科学技术的不断发展,在各个行业中积累了大量的数据,但是,我们面对如此庞大数据的时候,经常会感到迷茫,不能够从这些数据中提......
图像拼接技术研究解决的主要问题是如何将针对同一场景，相互间有部分重叠的小视域照片合成为一幅大视场的高分辨率图像，以满足大众观......
聚类,作为数据挖掘技术研究的热点之一,受到越来越多的关注。聚类的主要任务就是把数据集划分成有意义或有用的组。随着数据库技术......
针对仿射传播聚类(AP)算法应用于流形结构复杂、密度不均匀的数据集存在的不足,通过学习数据集的低维流形结构,提出了密度自适应的......
由于传统的数据聚类算法都是在单一表上进行,因此如何在多表中进行聚类是现在聚类分析的一个新方向.提出了一种基于改进的凝聚性和......
为识别混合属性数据集中的离群点,提出了一种基于共享最近邻的离群检测算法,通过计算增量聚类结果簇间的共享最近邻相似度,不但能......
