聚类问题相关论文
聚类问题中的离群点容易影响簇中心的选择，且样本数据量规模的扩大会造成样本点间的距离计算需要消耗大量计算资源. 为了解决上述问......
在当今社会,随着软件技术的应用与发展,计算机软件与人们的日常办公、学习和生活密不可分。在这些软件系统中,有一类叫做遗留系统（L......
在大数据背景下,对海量数据的分类和聚类是机器学习中的重要步骤。然而,可用于训练的大数据拥有更丰富的数据特征,并且冗余的特征......
伴随着当下信息时代的高速发展，大数据相关的应用成为了业界关注的焦点，通过数据驱动经济发展已成为全球许多强国的战略计划之一。然......
从互联网中搜索同义词具有非常重要的理论意义和应用意义,但同时也存在一词多义情况下无法对不同词义的同义词进行区分的问题。针......
应用有序样品的聚类方法，建立了一种检查灌注混凝土桩基质量的简便可行的数学模型．计算结果与实际工程相吻合，且具有科学性与可操作性......
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域,与机器学习和统计学紧密相关。作为数据挖掘核心内容之一的聚类是将物理或抽象对象的集合聚成......
近年来,多自主体的聚类问题得到控制界的广泛关注。与其他协同控制问题中直接假设图的连通性所不同的是,聚类问题要求个体间的连接......
随着大数据时代的来临和云计算技术的发展,数据爆炸式增长。面对如此大量繁杂的数据,如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息是我......
学位
图作为建模大规模网络的通用数据结构一直以来受到了学术界的广泛关注,比如交通网络、社交网络、生物网络、协作网络和通信网络等......
以数字信息资源组织的多领域本体语义互联为切入点,通过对其目前问题的分析,提出引入知识地图技术解决本体的映射和聚类问题,构建......
本文首先介绍了客户细分在企业营运中的重要性,将聚类算法应用于企业客户细分。基于聚类可以找到数据集中未知的分类,本文介绍了一......
本文介绍了ISODATA算法的六个步骤，针对步骤中的“聚类”与“分裂”计算量较大，引入MapReduce作用Job完成，并介绍了流程图。MapReduce......
将连通核与加权硬C-均值模糊聚类算法相结合，提出一种新的鲁棒聚类算法：连通核加权硬C-均值(CWHCM)聚类算法。与原有的连通核硬C-均......
针对天波超视距雷达"多路径"传播引起的航迹聚类问题,提出了一种基于减法聚类的自适应动态航迹聚类算法(ADC),定义了评价航迹聚类......
聚类是数据挖掘的一种常用技术,最常用的距离度量方法是欧几里得距离法,在聚类过程中各个变量对聚类结果的影响程度并不等同,为了......
本文在考虑网格环境的异构性和逻辑拓扑时延性的基础上，提出了一种拓扑感知分层对等 Overlay 网格架构 THP2POG，并对 THP2POG 聚类问......
本文针对一个特定的聚类问题,选择"最佳"算法是一项挑战性任务,而研究表明,对多次聚类进行集成,可以获得更好的效果.提出一种聚类......
本文讨论了数据挖掘问题之一数据聚类问题,利用度量空间上的三角不等式给出数据对象相似性的几个性质,提出了一个度量空间上的高效......
自从Zadeh在1965年首次提出模糊集的思想以来,模糊理论和模糊方法在各方面研究中得到了广泛重视和应用,模糊聚类就是其中研究的一......
本文依据聚类问题的视觉模型,提出一个建立在Gabrial图上的k-齐次聚类方法。Gabrial图使用点与点之间的相对距离,因而比MST更能体......
变化检测本质上可以看作是对变化区域和非变化区域的聚类问题。针对未考虑邻域信息的模糊C均值聚类算法容易受到噪声影响,本文提出......
本文从聚类分析的基本思想和实际要求出发,在对现有模糊聚类法的基本特点及适用条件进行深入分析的基础上,提出了一种新的模糊聚类......
针对大规模数据集减法聚类时间复杂度高的问题,提出一种基于Nystrm密度值逼近的减法聚类方法。特别适用于大规模数据集的减法聚......
随着各个领域数据量的迅速增长，增量聚类算法随即被提出用来解决动态数据的聚类问题。本文介绍了增量聚类算法的分类，分析了数据......
κ-平均问题是计算机科学和组合优化领域的经典问题之一.κ-平均聚类作为最受重视而且最简单易懂的一种聚类分析方法流行于数据挖......
介绍了聚类误差平方和准则，指出了误差平方和准则的不足，提出了误差绝对值和准则、最大误差准则以及误差P次方和准则。......
聚类问题 客观对象是由它们的本质属性来确定的,也由它们的属性的异同来进行区分和归类。每一个个别属性可以用一维实数空间来表现......
簇图编辑问题是一个重要的NP-难问题。作为相关性聚类问题的一个特例,它在计算生物等领域有着重要的应用。参数计算理论出现后,参......
建立了聚类分析问题模型,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决聚类问题.该算法可进一步改进,思路是利用K-均值方法的结......
圆算法为大数据集被建议。算法的想法是发现互相并且远离另外的顶点接近的一套顶点。这个算法使用在聚类聚集和关联聚类的问题之间......
K均值聚类算法(KM)是解决聚类问题的一个常用的方法，该方法的主要缺点是其找到的局部极小值与全局最优值的偏差往往较大。论文构造......
提出一种新型的基于环交换邻域的迭代局部搜索算（ILS）．用于求解一类聚类问题，算法的主要特点是：1）基于环交换的邻域结构；环交换邻域与传统......
“域出版”是借助移动出版技术，依托移动互联网的社交手段，通过在线汇集专家学者等的观点，并针对各种聚类问题提出解决方案，打造在线学......
混合蛙跳算法（SFLA）是一种基于子群——种群进化模式的群智能优化算法,通过自身特有的分组算子实现不同解的合理分布,能够有效跳出局......
说起聚类,第一反应是“物以类聚,人以群分”,同类的东西常聚在一起,志同道合的人相聚成群。在聚类问题场景描述中,我们通常认为参......
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【目的】聚类是数据分析和数据挖掘技术中最重要的概念，其中，々-均值聚类算法是最常用的方法之一。然而，k-均值聚类算法高度依赖于初......
该文针对聚类问题上缺乏骨架研究成果的现状,分析了聚类问题的近似骨架特征,设计并实现了近似骨架导向的归约聚类算法。该算法的基......
二次监视雷达(SSR)S模式地面站组网成簇是一种缓解雷达重叠区II码(Interrogator Identifier Code)冲突和重复应答等问题的手段。该......
本文对依据一种新颖的识别用户社交圈的方法所建模型进行了实验设计及分析。将朋友之间相互网络联系视为用户个人网络上的点聚类问......
类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题，K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法，因此聚类结果对初始......
近来,人们发现专注于单独使用一种算法具有非常大的局限性,如果将元启发式算法与其他优化技术或元启发式算法之间有效结合,即混合......
机器学习是本世纪初兴起的一门跨领域的交叉学科,涉及统计学,矩阵论,优化理论等多个学科.让机器具备人的学习能力是这门学科的终极......
为解决蝙蝠算法在较高精度要求下收敛速度慢且易于陷入局部最优等缺陷问题,在蝙蝠算法框架基础上,利用具有良好随机性的Lévy......
