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[学位论文] 作者：姚琳燕,,
来源：江南大学 年份：2019
聚类分析技术是数据挖掘技术领域中的重要组成部分,在多个领域中有着广泛的应用。随着数据的不断增长,如何从海量数据中高效地获取信息成为聚类算法如今研究的重点。传统静态聚类算法无法在聚类前获取全部数据,导致聚类时效性较差,在大数据环境下适用性不强,因......
[期刊论文] 作者：钱雪忠, 姚琳燕,,
来源：计算机工程 年份：2019
模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算...
[期刊论文] 作者：钱雪忠, 姚琳燕,,
来源：计算机工程 年份：
针对模糊c均值聚类算法仅能处理低维数据不能处理稀疏高维数据集的缺点和对初始中心点敏感,容易陷入局部最优且不考虑类别间的相互影响的缺点,本文提出可扩展增量单通模糊c+l...
[期刊论文] 作者：樊路, 钱雪忠, 姚琳燕,,
来源：传感器与微系统 年份：2019
大多数聚类算法都是在静态情况下运行,使其不允许添加任何增量数据。提出了一种基于K近邻(KNN)的增量聚类算法,算法包含两个创新点,利用K近邻的思想和样本紧密度两个条件处理...
[期刊论文] 作者：姚琳燕,钱雪忠,樊路,
来源：传感器与微系统 年份：2019
针对传统聚类算法无法处理大规模数据的特点,结合增量算法和簇特征的思想,在初始聚类阶段,采用基于距离的K-means聚类算法获取相应簇的特征。根据簇特征,并结合K最近邻(KNN)...
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