共协矩阵相关论文
聚类算法作为模式识别、数据挖掘领域的重要研究内容,受到研究者的广泛关注。近年来,许多对团簇状的数据表现出较好性能的聚类算法......
大多数集成聚类算法使用K-means算法生成基聚类,得到的基聚类效果不太理想.通常在使用共协矩阵对基聚类进行集成时,忽视了基聚类多......
当前的聚类融合算法大多不考虑进行融合的成员的质量，当聚类成员存在聚类质量差或者有噪声干扰时，融合结果将受到影响。本文提出了一......
聚类集成的目标是通过集成多个聚类结果来提高聚类算法的稳定性、鲁棒性以及精度.近些年,聚类集成受到了越来越多的关注.现有的集......
针对传统聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰,以及聚类准确性不高等问题,提出一种基于分形维数的选择性聚类融合算法.该算法......
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聚类是将数据样本划分成不同的类,使得在同一类内的数据对象尽可能相似,不同类之间的数据对象相似性尽可能小,它属于无监督的机器......
组合聚类(EC)是解决数据挖掘问题的关键手段之一,但现有的EC方法较少考虑可能破坏聚类结构的各种噪声,降低了聚类性能。为此,提出......
为解决邮件社区挖掘中涉及内容隐私及社区形态单一问题,提出了一种基于聚类融合的邮件社区划分算法.该方法中首先利用邮件社交网络......
