偏向参数相关论文
根据竞争情报分析需要，会产生不同竞争情报分析模型，这些分析模型的构造大多建立在竞争情报数据的聚类统计之上。提出采用改进的近邻......
偏向参数和阻尼因子是影响AP聚类算法聚类效果的两个重要参数,但他们均取固定值.随着数据量的改变,原有参数取值不能使算法聚类结......
聚类作为一种无监督学习方法,一直是机器学习、数据挖掘、模式识别等领域的一个重要、活跃的研究方向。Affinity Propagation(即AP......
近邻传播聚类算法(Affinity Propagation,AP)是近年出现的一种新型无监督聚类算法,具有很好的普适性,但其在应用中存在以下不足:(1......
由于仿射传播(AP)聚类算法中偏向参数对聚类精度有着直接的影响,但其偏向参数都是经验取值导致不能得到最优的聚类结果,针对这一问......
针对近邻传播聚类(AP)中偏向参数和阻尼因子对聚类效果的影响,将偏向参数和阻尼因子作为萤火虫算法中的亮度和吸引度,通过群体智能......
仿射传播聚类算法以相似度矩阵作为输入矩阵,迭代过程中用全局函数定义类中心,数据点交替更新最终达到较好的聚类效果,论文给出该......
仿射传播聚类算法是一种比较新的基于质心的聚类算法,在图像分割领域得到了广泛应用。仿射传播聚类算法最终聚类数目会受到偏向参......
针对近邻传播（AP）算法中偏向参数与收敛系数对AP算法的聚类效果的局限性的问题，提出了一种基于粒子群的近邻传播算法（Pso—AP算法）．通过......
由于K-means算法初始聚类中心的选取具有随机性，聚类结果可能不稳定，导致Gap统计估计的聚类数也可能不稳定。针对这些不足，提出一种改......
针对AP聚类RBF神经网络在车辆动态称重应用中精度偏低问题,提出按一定步长,迭代增加偏向参数,以RBF神经网络测试误差为评价指标最......
给定的数据集通常包含部分先验信息，有效利用先验信息可以提高类簇划分的质量。在近邻传播算法中，偏向参数对类簇划分起着关键性作用......
针对传统近邻传播聚类算法（affinity propagation clustering algorithm,AP）处理特征复杂数据时聚类准确率较低的问题,提出一种基于......
对于手写字符识别过程中相似字符较多且相同字符存在大量不规则书写变形的问题,提出一种改进的仿射传播聚类算法加入手写字符识别......
针对近邻传播聚类(AP)算法相似度度量公式的局限性和偏向参数的选取没有考虑数据的分布特性的不足,提出一种基于加权马氏距离和隶......
针对近邻传播聚类(AP)中偏向参数和阻尼因子设定导致聚类效果有一定局限性的问题,提出了一种基于教与学优化算法(TLBO)的近邻传播......
在大数据时代,了解数据的分布与特征,从而发现有用的信息已经成为一个重要的研究课题,因此很多学者结合机器学习、数据库、数理统......
针对多楼层指纹定位中,大规模的指纹样本使得匹配算法复杂度增加,不仅阻碍了系统的实时性,还增加了移动端的能量损耗的问题。依据......
针对近邻传播（AffinityPropagation，AP）聚类算法存在运算复杂度高且未考虑数据点密度对聚类效果的影响的问题，提出一种改进的近邻传播......
乜速发展的计算机技术,使得越来越多的数据信息充斥在人类生活的各个角落。如何更好的解决大规模和高维度的数据信息的检索问题,不......
