在数据挖掘算法中,K均值聚类算法是一种比较常见的无监督学习方法,簇间数据对象越相异,簇内数据对象越相似,说明该聚类效果越好。然而,簇个数的选取通常是由有经验的用户预先进行设定的参数。本文提出了一种能够
文本聚类是文本挖掘的一项重要技术,可广泛应用于文本挖掘与信息检索等方面,在大规模文本集的组织与浏览、文本集层次归类的自动生成等方面都具有重要的应用价值。但是,传统的文本聚类算法忽略了文本中单词之间的语
由Jeh和Widom提出的SimRank算法是一种普适"结构相似度"计算模型。由于SimRank算法采用迭代方式计算图节点间相似性,因此时间复杂度和空间复杂度都非常高。随着数据量的
Improved OPTICS algorithm and its application in text clustering
基于改进模糊聚类算法鲁棒的图像分割.pdf
模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感。针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法。将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算
基于CUDA 的并行K-means 聚类图像分割算法优化
阈值分割法在dicom图像分割中的应用,论文中详细阐述了dicom格式的医学图像信息,如何对其进行医学图像分割处理。文中用到了迭代法求阈值,以及双峰法求阈值。
为了有效地使用用户给定的先验信息,并从多个角度考虑图像分割问题,提出了应用于彩色图像分割的半监督多目标进化模糊聚类算法。首先,将半监督方法引入到多目标进化聚类算法中,通过使用少量的监督信息指导聚类过程
针对传统模糊C-均值聚类算法对初始值和噪声敏感的缺点,提出了一种基于多链量子蜂群算法的模糊C-均值聚类算法。首先,将多链拓展编码方案应用到量子蜂群算法中,提出了多链量子蜂群算法；其次,利用多链量子蜂群
