云聚类数据关联

论文研究-基于灰色关联聚类的特征提取算法.pdf,  针对航空发动机气路部件故障样本特点,提出了一种基于灰色关联聚类的特征提取算法.论述了邓氏、相对变率和斜率三种灰色关联度分析方法,并以利用灰色关联度

关联规则和聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题。通过对关联规则挖掘算法Apriori算法进行分析与研究，指出了其在实用中存在的两个主要问题。鉴于此，在分析聚类分析和关联规则两种挖掘算法的基础上，讨论了将

K均值聚类算法是目前一种较好的文本分类算法，算法中的相似度计算通常基于词频统计，小文档或简单句子由于词频过小，使用该算法聚类效果较差。为此，提出了一种基于词语关联度的相似度计算算法，对简单文档集执行

自己总结的，FCM聚类算法对卫星云图进行云聚类和云分类，本人还上传了相关代码，需要的同学可以下载

压缩包里有三个matlab程序，分别是K-mean聚类、LVQ聚类和混合高斯聚类，数据为两类二维高斯分布的随机点。程序展示了三种聚类算法的基本使用方法。算法原理可以参考周志华《机器学习》的第九章聚类。

针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题, 提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理, 得到去除干扰点后的散乱工件点云; 通过基于法线夹角的边缘检

提出一种非结构化点云特征线提取方法, 其过程主要分为区域分割和特征检测两个阶段。在区域分割阶段, 引入社会粒子群优化模糊C-均值聚类算法对点云数据进行区域聚类, 得到边界清晰的各个分区, 便于后续边界

基于高斯映射聚类边缘提取算法提出了一种快速而精确的新方法,通过凝聚聚类和估计法线将高斯球中的法线进行聚类,通过分析每个点最近邻域点的协方差矩阵特征值来检测边缘特征。对不同的点云对象进行边缘提取对比实验

基于常用聚类算法及聚类融合算法进行了研究。首先阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及特点,接下来对近年来聚类融合的方法和研究现状进行了综述,并对如何产生高效的聚类成员和共识函数如何构建才能产生高效的聚类融

摘要谱聚类是近年来出现的一类性能优越的聚类算法,能对任意形状的数据进行聚类,但算法对尺度参数比较敏感,利用聚类集成良好的鲁棒性和泛化能力,本文提出了基于谱聚类的聚类集成算法.该算法首先利用谱聚类算法的