针对帆船在海上行驶所具有的模糊性和不定性的复杂环境特点,提出基于分区段优化和进化规划的帆船航行路径优化方法。该方法在比赛区域建立二维平面坐标系,将整个航程划分为若干区段,每个区段以帆船无约束的航向决策
基于Ant-Tree算法的短文本聚类研究,吴勇,李仁发,短文本由于词频过低,使用常规的聚类算法如K-means效果不理想,难得到可接受的准确度。而最近结合使用生物启发及聚类内部有效性测��
基于近邻点集的聚类算法研究,陈新泉,,针对有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构的海量数据点集,本文提出了一种通过采用一些合适的数据结构及算法优化技巧来
传统的文本谱聚类需要的文本相似矩阵依赖于向量空间模型,忽略了词与词之间的语义关系,存在词频维数过高、计算代价高等问题。针对这些问题,提出了一种基于潜在语义分析(latentsemanticanalys
分析了目前基于目标函数聚类算法的不足,面对形状复杂且非重叠的样本聚类问题,定义了最邻近距离和生长树的概念。随机选取生长树初始种子点,以最邻近距离作为生长树生长的方向和样本划分依据,以最终生长树大小为聚
电信经营分析中的聚类算法研究,张丽丽,王枞,数据挖掘技术的应用为电信企业制定合理的通信收费和服务标准、针对客户群的优惠政策等提供依据。本文使用SPSS统计分析软件,对运��
基于并行模糊蚂蚁的聚类算法研究,冯周,张扬,本文提出了一种基于并行模糊蚂蚁的数据聚类算法。该算法使用蚂蚁群体优化原理及基于IF-THEN规则的Mamdani模糊推理系统找到优化的数据�
对聚类算法K-means的研究与改进,郑立杰,刘刚,针对传统的K-means算法中聚类的质量受聚类数目的选取和初始聚类中心的确定的影响很大的问题,我们提出了以文档密度为参数,将文档��
聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、样本的相似性度量
介绍了基于内容图像检索的系统结构、特征提取等内容,并将数据挖掘的聚类算法与之结合,对各种聚类算法进行了总结,最后提出了一些未来的发展方向。
