PAM算法相关论文
随着计算机技术和互联网的快速发展，人们生产、收集数据的能力不断提高，商业管理、政府部门、科研机构与工程技术等领域的数据量以前......
电子政务建设的目标是向公众提供公共服务,如何向公众提供准确有效并个性化的公共服务成为了电子政务建设方面的重要课题。本论文......
SWMVR是结合数字图像处理、数据挖掘、模式识别、人体形态学,针对小范围固定人群的视频识别模型.应用它设计了一个视频考勤系统,通......
首先详细讨论了PAM算法,包括:PAM算法的基本思想,如何替换中心点增进聚类质量,PAM算法的处理流程,代价函数的计算,相异度的计算,复......
介绍了聚类算法的分类，对每一类聚类方法给出了典型的聚类算法，重点对基于划分算法的PAN算法给出了详细的阐述，总结和归纳了PAM算法四......
PAM是最早提出的k-medoids算法之一，该算法比较健壮，比k-means算法鲁棒性更强，但是PAM对初始值敏感，易陷入局部收敛。利用PSO算法对PAM......
利用数据对象间的关联限制可以改善聚类算法的效果，但对于关联限制与K中心点算法的结合策略则少有研究。由此研究了关联限制与PAM算......
详细讨论了PAM算法,包括PAM算法的基本思想,PAM算法的描述,代价函数的计算,相异度的计算等,然后给出了用C＋＋实现PAM算法的程序段。......
PAM算法是K-中心点算法中最具代表性的算法。在此算法中,相似性度量的计算方法仅假设数据对象属性之间是独立同分布,采用欧几里得......
PAM(Partitioning Around Medoids)是一种基于k-中心点的聚类算法,在处理数据集聚类时,具有较强的鲁棒性和准确性。但是,PAM算法的......
为进一步提高K-means算法对大规模数据聚类的效率,结合MapReduce计算模型,提出一种先利用Hash函数进行样本抽取,再利用Pam算法获取......
随着计算机视觉技术和图像处理技术的迅速发展,图像的检索也从简单的文本信息查询发展到复杂的基于内容的图像检索,这是一个从低级......
孤立点挖掘在电子商务犯罪,信用卡欺诈等领域已有成功应用.本文尝试使用CLARANS聚类算法进行孤立点探测,并将其应用于大型数据集数......
随着科学和技术的发展,数据呈现指数级增长,对于数据的分类要求逐步提高。聚类分析方法是基于样本之间距离的亲疏关系进行分类,算......
聚类就是把不同的数据按照相关属性分成不同的类的过程,分到相同类别的数据都有比较大的相似性,而差异性比较大的就是不同类别。在......
为提高标准PAM算法处理大数据集合的效率,提出了一种改进的快速PAM算法。该算法结合空间网格结构的概念,通过优化初始代表对象的选......
聚类分析是一种重要的人类活动,被广泛应用于数据挖掘、统计学、生物学和机器学习等领域。随着仿生学的发展,一种新的智能优化算法......
聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要分支,在分析数据内部结构方面有着重要的应用。聚类分析是一种无监督学习的分类过程,旨在将没......
在传统K-中心点聚类算法中,相似性一般仅仅用距离来进行度量,这种度量方法均基于对象属性之间是独立同分布的,但大多数真实数据对......
为解决不均衡脑卒中数据分类偏倚问题,提出一种基于均衡分类的脑卒中风险预测模型,其主要算法是基于不均衡数据的分类算法SMOTE＆PAM......
