混合聚类算法相关论文
大数据、云计算等技术的产生,为数字时代的信息技术的创新和发展按下了快捷键,数据信息处理的方式也在不断更新,机器学习领域中,分......
近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注。数据挖掘的目的就是从其应用领域中提取出大量的数据,通过数据挖掘技术将这些数据转......
随着互联网的飞速发展，规模庞大、结构复杂、具有多个属性的网络数据日益堆积。而这些数据的共同特点是“高维性”，如各种电子商务交......
在网络应用服务发展的今天，信息获取已成为网民使用Internet的主要目的之一。由于传统搜索引擎存在不足及自身的局限性，限制了人们对......
自从1991年Internet上万维网公共服务的首次亮相，各种各样的信息就以指数级的增长速度充斥于Internet中，人们寻找信息的方式也随之发......
数据挖掘是一门从纷繁复杂的数据集中挖掘有用信息的技术，人类社会从二十世纪进入信息爆炸时代以来大量数据信息产生，信息数量的激增......
聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据进行分类,使得各个类之间的数据差别应尽可能大,类内之间的数据差别应尽可能小,即为算法......
聚类算法是指将具有多个属性的数据集分组成多个类的一种方法,在相同的类中,数据的相似性较大,而在不同的类中,其差异性较大,所以......
针对动态R-树是通过动态插入算法建立起来的,其节点分裂算法的性能直接影响到R-树的性能和查询效率的问题,为了使动态R-树适应多维......
本文用改进的Apriori算法来减少基于输入输出的最小决策规则集,它由混合模糊聚类自动生成的隶属函数和规则构建而成。自适应模糊推......
本文详细讨论了聚类问题若干算法的缺陷;并设计出一个新的有效算法:首先混合k-均值算法、最邻近算法、最大距离分裂算法构造出初始......
随着网络技术的快速发展,互联网与传统行业相结合已经成为一种潮流,从而孕育出一种全新的商业模式,即O2O商业模式。连锁超市作为连......
本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C~-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,......
