论文研究存在物理约束下的基于密度的空间聚类算法.pdf

引入遗传算法试图解决海量、高维样本的聚类问题。分析了目前基于样本和属性值两类基于遗传算法的聚类算法的不足，归纳出它们的算法模型。针对多维快速聚类问题提出了密度法、网格法两种基于遗传算法的聚类算法。算法

针对不相容决策表中一些属性约简算法的不足，结合粗糙集的代数观与信息观的优点，对差别矩阵加以改进，提出了一种新的属性约简算法，该算法在保证约简后决策表的正域和条件信息熵不变的情况下，降低了时间复杂度。通

提出了一种改进的基于对称点距离的蚂蚁聚类算法。该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性，而是使用新的对称点距离来计算相似性，在处理带有对称性质的数据集时，可以有效地识别给定数据集的聚

无监督学习 基于质心的聚类算法即K-Means聚类,聚集聚类和基于密度的空间聚类实现。 要求 Python 3.6及更高版本 科学工具学习 麻木 科学的 matplotlib 信息 通过智能融合完成的

dbsan密度聚类算法matlab代码功能函数

DBSCAN密度聚类算法，matlab代码，有简单注释，封装好可以运行。

多聚类中心近邻传播聚类算法（MEAP），在处理任意形状具有流形分布结构的数据时，往往得不到理想的聚类结果。为此，基于流形学习的思想，设计了一种全新的相似性度量，该相似性度量能够扩大位于同一流形中数据点

针对克里金（Kriging）算法在复杂地质构造应用中的局限性, 提出了一种基于边界约束的复杂曲面插值方法。其基本思想是将断层多边形作为层面边界的约束条件, 根据种子点与待插值点穿越多边形的关系为依据,

提出一种模拟电路故障的分布式诊断算法，用以解决大数据量故障样本集所带来的网络规模过大，训练时间过长等问题。该算法采用有监督Hebb学习规则，在训练学习过程中添加类别标识，避免了因数据分割而产生的部分知

语义Web的高速发展使其具有动态性和异构性特征，解决语义信息的异构性问题成为实现信息集成的关键。本体作为一种语义Web的知识表示形式，增强了Web的语义信息。因此，为了解决语义异构性，实现数据间的互操