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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......
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......
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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......