近邻密度相关论文
针对集成自训练算法随机初始化有标记样本容易在迭代中局部过拟合，不能很好地泛化到样本原始空间结构和集成自训练算法用WKNN分类器......
针对不平衡数据集数据分布不均匀及边界模糊的特点,提出基于近邻密度改进的SVM（NDSVM）不平衡数据集分类算法.该算法先计算多数类内每......
针对多标签分类算法不能充分利用标签相关性的问题,通过建立标签的正、负相关性矩阵来挖掘标签间不同的相关关系,提出一种基于引力......
针对不平衡数据集数据分布不均匀及边界模糊的特点,提出一种新的近邻密度SVM(NNDSVM)不平衡数据集分类算法。该算法先计算多数类中......
针对K-means算法中对初始聚类中心和孤立点敏感的缺点,我们通过从密度和距离两个方面的改进,提出新的改进K-means算法。该算法引入......
针对DBSCAN算法聚类参数敏感不易获取、参数固定无法适应密度不均匀数据等问题。提出了动态近邻的概念,即聚类参数随密度动态变化......
