基于密度的分布式聚类算法研究

针对网格和密度方法的聚类算法存在效率和质量问题，给出了密度与栅格相结合的聚类挖掘算法，即基于密度和栅格的聚类算法DGCA（densityandgridbasedclusteringalgorithm）

输入**样本集合**。 //以下定义的量均为与样本集合相同的类型 定义**核心点集合**,获得**样本集合**中的核心点。 定义**当前处理集合**,并复制**样本集合**所有点。 定义**上一步处理

针对目前聚类算法不能有效地处理模糊边界点的问题，提出了一种基于真实核心点的RDBSCAN聚类算法。提出真实核心点的概念，首先在密度聚类过程中的核心点进一步处理分类，把影响聚类效果的伪核心点剔除，将剩下

基于局部信息的密度敏感谱聚类，戴虔，张力生，谱聚类算法的关键在于如何衡量数据之基于局部信息的密度敏感谱聚类基于局部信息的密度敏感谱聚类间的邻近关系，本文通过分析密度

近年来，谱聚类在分类领域得到了广泛的研究，其中基于路径和基于密度的算法是两个重要的研究方向。虽然这两种算法在一些数据集上能取得较好的分类效果，但不能对一些特殊的数据集进行准确分类。融合了这两种方法的优

相似文本标定是抄袭检测的一个重要环节,现有标定方法大多采用直接对文本或指纹进行合井的方式,标定精度受干扰信息影响较大。针对这种局限性,分析了匹配指纹对的语义特征,提出基于斜率密度的相似文本聚类方法,将

DeBaCl, 基于密度的聚类( DeBaCl ) DeBaCl: 基于密度的聚类 DeBaCl是一个基于密度的python 库,带有级别的树 。水平集树是表示概率密度函数拓扑的一种统计方法。 这里表

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

针对分布式搜索引擎的任务调度及负载均衡问题，提出了基于GNP算法的分布式爬虫调度策略和负载均衡的方法。利用网络距离预估取代大规模的网络距离测量，不仅提高了系统的响应速度，还减少了系统对广域网造成的压力

基于信任度的分布式频谱感知算法，陈从科，赵成林，认知无线电技术作为软件无线电技术的一个特殊扩展，可以大幅度提高频谱利用效率，解决未来通信频谱紧缺问题，正受到日益广泛的关