ε-邻域相关论文
为了解决支持向量机的分类仅应用于较小样本集的问题,提出了一种密度聚类与支持向量机相结合的分类算法.在密度聚类中,当一个样本......
聚类和聚类边界已经成为数据挖掘中两个研究热点.为了精确聚类,提出一种对检测边界后的数据集进行聚类的算法——BdCluster.该算法......
为进一步扩充谱聚类算法的研究空间,提出一种基于ε-邻域和拉普拉斯矩阵秩约束的谱聚类算法。利用ε-邻域对亲和矩阵进行稀疏处理,......
摘要：聚类分析是数据挖掘的重要方法。该文阐述了基于密度聚类分析的基本概念及其经典的算法思想，并提出了一种基于边界对象进行聚类......
为了实现对提取边界后剩余数据对象的聚类,提出一种由图像边缘出发进行聚类的算法。该算法首先采用深度优先搜索的策略将已知的边......
