层次化聚类相关论文
聚类分析是数据挖掘的重要研究领域之一，在工程、商业、生命科学、社会科学以及其他许多领域得到了广泛的应用。但由于聚类对象在高......
近年来,无线传感器网络在社会生活和科学研究的各个领域得到了越来越广泛的应用。为了降低无线传感器网络中传感器节点的能量消耗,......
随着网络上的信息总量不断扩大，Web搜索引擎往往返回了大量与用户需求无关的搜索结果，增加了用户的浏览负担。一种有效的解决方法是......
针对聚类分析算法在数据挖掘应用中存在的问题,该文结合遗传算法,对传统K均值聚类算法进行了改进,提出了混合类型数据聚类新算法,......
为了提高搜索引擎返回结果的可浏览性，满足用户对查询质量的要求，提出了一种层次化搜索结果聚类方法．首先，从搜索引擎的返回结果提取出......
检索结果聚类能够帮助用户快速地浏览搜索引擎返回的结果.传统的聚类方法由于不能生成有意义的类别标签因此是不适合的,为了改善检......
针对聚类中自适应确定聚类个数、目标函数灵活定义及优化的近似计算等问题,综合了分裂式层次化聚类算法能根据相似度阈值自适应地......
针对用户在搜索结果列表中寻找所需信息困难的问题,在分析了Web搜索结果的特点的基础上,提出了一种结合K-Means的层次化方法对搜索......
医疗机构每天都会有海量的未标记的样本数据产生,医学诊断如果只使用那些有标记的样本,训练出的辅助诊断系统往往很难具有较强的泛......
合理的目标分群是反舰导弹对海上目标进行正确判别、选择和攻击的重要前提.为有效运用层次化聚类方法进行海上目标分群,介绍了层次......
为解决命名实体之间的复杂嵌套以及语料库中标注误差导致的相邻命名实体边界重叠问题,提出一种中文重叠命名实体识别方法。利用基......
大型搜索系统对用户查询的快速响应尤为必要,同时在计算候选文档的特征相关性时,必须遵守严格的后端延迟约束。通过特征选择,提高......
