混合聚类相关论文
数据呈爆发式增长的时代,推荐算法在大数据环境下逐渐变得热门,个性化推荐系统作为目前广泛使用的信息过滤手段,主动为用户推荐感......
随着互联网技术的不断发展与广泛应用,人们生活和工作节奏加快的同时压力越来越大,为减轻生活压力,O2O（Online To Offline）商业模式......
近年来,随着互联网技术的进步,面向开源社区的开源软件开发方法凭借低成本、高质量的开发特性得到了快速发展。然而,随着软件需求......
针对传统词频-逆文档频率(TF-IDF)算法对具有特定属性的文本分类存在的不足,尤其是词汇在特定分类中具有特殊意义情形下准确率较低......
盲源分离是近十几年新兴起来的一个研究课题,在许多领域都有着重要的应用,已经成为现代信号处理领域中的一个新的研究热点。盲源分......
本体映射旨在不同的本体间搭建语义桥梁,以期实现不同本体间的信息交流和知识共享。对于大规模本体,由于其概念数量庞大、相互之间......
随着Internet技术和GIS(Geographical Information System,地理信息系统)技术的发展,WebGIS成为GIS领域研究的热点。利用网络技术,......
聚类集成是一种将不同聚类结果或者聚类模式进行集成共识的方法,能获得比单一聚类算法更好的鲁棒性、稳定性和准确性。针对聚类集......
针对协同过滤推荐算法存在的推荐质量低、推荐效率低、冷启动等问题,提出一种基于混合聚类与融合用户属性特征的协同过滤推荐算法.......
[目的]综合土壤养分、自然资源禀赋和种植管理方式等多源要素,构建基于高斯?分类混合聚类模型的农田基础肥力分区,为定性描述、定......
数据挖掘技术中的聚类算法是解决客户细分问题的重要算法之一。为解决传统聚类算法在客户细分问题中分类精度较低、收敛速度较慢的......
针对改进型AntClust算法因为其随机性而产生较多误差的问题,将它与K-means算法进行组合,利用K-means算法计算精确的特点弥补改进型......
期刊
针对划分聚类对初始值较为敏感以及层次聚类时间复杂度高等缺陷,提出了一种基于划分和层次的混合动态聚类算法HDC-PH。该算法首先......
为了进一步提高模糊系统建立模型的精度，提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO：采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空......
针对植物病害区域如何准确提取的问题,文中提出了一种基于EM和K-means混合聚类的方法。该方法在目标与背景具有较明显差异的情况下......
协同过滤作为个性化推荐系统中的一种关键算法,一直备受业界关注。数据稀疏、冷启动等问题,严重影响了传统协同过滤算法的推荐质量......
词义归纳是解决词义知识获取的重要研究课题,利用聚类算法对词义进行归纳分析是目前最广泛采用的方法。通过比较K-Means聚类算法和......
通过对径向基函数（RBF）神经网络K—means训练算法聚类结果对初始中心点选择的依赖性以及容易陷入局部最优解等问题的分析，结合蚁群聚......
针对模糊C均值算法与粒子群算法的不足,提出了一种基于粒子群算法和模糊C—均值算法的混合聚类算法。该算法将全局搜索和局部搜索......
摘要:R-Tree允许兄弟节点之间的相互重叠,具有多路查找的特点,而Hilbert R-Tree也不能有效降低子空间的相互重叠,直接影响查询效率......
构建了资源节约型和环境友好型社会农业（即两型社会农业）的发展状况评价指标体系,运用层次聚类和K-means聚类的混合聚类方法,结合湖......
针对我国数字电影流动放映轨迹点特征,本文提出一种基于DBSCAN（Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise）的密......
聚类分析是数据挖掘的核心技术之一，它是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度，依据特定的准则将数据划......
在本体的映射研究中,大规模本体之间的映射一直是研究的难点。当前主要采用分块的思想来处理大本体映射问题。而应用的分块算法只......
聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成......
为了解决传统的K-means聚类算法全局优化性差,容易陷入局部最优的问题,用具有全局自适应优化特点的遗传算法与K-means算法结合来改......
基于湖南省的资源节约型、环境友好型农业发展状况的实际情况,在建立＂两型社会＂区域农业发展状况指标体系的基础上,采用基于K-means......
用电数据分类是判断线路电量是否异常的重要方法.由于计量监测终端获得线路上的实时数据存在不明显的差别,而且目前尚未有较好的算......
在综合分析基于划分的K均值聚类算法和基于层次的凝聚聚类算法的基础上,借鉴各种混合聚类方法,提出了一种执行效率更高和聚类质量......
文本聚类在文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用,而词聚类是文本聚类的基础。提出了一种基于混合聚类的中文词聚类方法,它将......
随着互联网的快速发展,B2C电子商务模式逐步成为我国最活跃的电子商务模式,其客户群体越来越庞大,客户资源的争夺日渐成为B2C电商......
城市干道相邻的交叉口互相关联和影响,有效的城市干道协调控制才是城市交通拥堵“顽疾”的“治病良方”。现阶段,我国道路协调控制......
随着软件系统越来越复杂、规模越来越大,软件架构的复杂度和变化性进一步增强。更糟糕的是,随着产品演化周期的更迭,由于文档得不......
该文用一种基于密度和网格的混合聚类算法构造出一种适合入侵检测系统使用的异常检测算法。通过基于密度聚类算法和基于网格聚类算......
针对共享单车停放点位置优化的问题,以现有的共享单车停放点位置作为初始聚类中心点,对共享单车的定位数据做聚类,并且提出了结合K......
提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点，将PSO优化聚类结果作为......
为了提高混合聚类算法的准确率，提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法，辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混......
通过分析当前覆盖网络特点,以分层覆盖网络为基础构建特定源组播树,实现对组播服务节点MSNs的管理,并提出一种基于K-Medoids和遗传......
本文应用期刊"引文-文本"混合聚类技术,对Web of Science中8305种期刊进行聚类分析,通过一系列的聚类检验方法,最终得到3聚类、7聚......
应用基于期刊"引文-文本"拟合相似度的混合聚类算法对Web of Science中SCI、SSCI、A&HCI收录的8 305余种期刊进行聚类分析,并将期......
近年来大数据、互联网+以及云时代等概念的提出将数据挖掘技术推向了各行各业,聚类作为数据挖掘的重要方法被广泛应用于各个领域。......
磷虾群算法(Krill Herd algorithm,KH)是一种求解优化问题的生物启发算法,于2012年由美国学者Gandomi和伊朗学者Alavi提出。作为一......
提出一种在大规模微博客短文本数据集上发现新闻话题的方法.利用隐主题分析技术,解决短文本相似度度量的问题.在每个时间窗口内,根......
随着我国市场经济建设的高速发展和市场经济体制的不断完善,人们的金融意识和投资意识日益增强,越来越多的投资者将眼光投向了股票......
多方案控制具有简单实用、可靠性好、稳定性高、性价比高等优点，在城市交通控制中得到了广泛应用。在利用指数平滑异同移动平均法对......
期刊
m电网企业服务类采购种类数目繁多,对每类服务选取合适的采购组织方式具有重要意义.以国网河南省电力公司服务类需求采购现状和数......
在前期的相关研究中,一种基于"引文-文本"相似度的混合聚类方法被用来对2002-2006年期间Webof Science数据库中8305种期刊进行了聚......
