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在当今信息爆炸的大数据时代,不完全数据是数据聚类分析中一个普遍存在的问题.然而,传统模糊C均值(fuzzy c means,FCM)算法的很多......
针对k-means类型的软子空间聚类算法对初始聚类中心选择比较敏感以及簇间距离作用效果不确定的问题,提出了一种簇间距离自适应的软......
支持向量机(SVM)在机器学习等领域已经得到广泛的应用,其参数选择一直是一个研究的热点问题。而遗传算法(Genetic Algorithms, GA)......
分析了几种现有聚类算法中簇间距离表示法的优缺点,并在此基础上提出了一种基于万有引力模型的簇间距离计算方法。该方法模仿物理学......
针对海量微博数据无法高速、精准发现热点话题的问题,基于Hadoop大数据处理技术,提出了一种面向微博热点话题发现的文本聚类算法。......
针对软子空间聚类过程中簇间距离(簇间的分离程度)对聚类的影响程度不确定的问题,提出了一种基于簇内紧密度和簇间距离自适应软子空间......