论文研究基于Hadoop的KMeans聚类算法优化与实现 .pdf

传统的凝聚型层次聚类在分裂或合并类时如果没有很好地作出决定，就有可能导致低质量的聚类结果，针对这一缺点，提出一种基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类算法。该算法先利用蚁群优化算法的状态转移规则决定凝聚型层

论文研究-基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法.pdf, 在数据挖掘领域,模糊C均值聚类法(FCM)在处理小量低维的数据挖掘时是有效的,但是面向数据库的数据挖掘经常要处理大量、高维的数据.在这种情况下

分析了现有频繁模式聚类算法的不足，提出了距离函数改进，并在模式聚类函数的基础上生成一个压缩的偏序（partialorder）的算法（FCWSO算法）。实验结果显示该算法可以对频繁序列模式进行高效、高质

针对传统[K]均值聚类算法中存在的聚类结果依赖于初始聚类中心及易陷入局部最优等问题，提出一种基于样本密度的全局优化[K]均值聚类算法（KMS-GOSD）。在迭代过程中，KMS-GOSD算法首先通过高斯

基于双重优化聚类的协同过滤推荐算法，梁丽君，李业刚，针对传统的协同过滤推荐算法,在数据稀疏性，冷启动和可扩展性问题遇到的瓶颈，提出了基于双重优化聚类的协同过滤推荐算法。首先��

中科大2019春AI 实验二,包括Kmeans算法,PCA算法和层次聚类算法

基于R语言的混合型聚类算法的研究与实现，陈晓，赵晶玲，随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，对数据的分析处理成为研究的重点，数据挖掘更是成为了重中之重，被广泛研究。目前

利用C#语言实现K-means聚类算法，过程简单紧凑，中间有详细说明！

基于Matlab模糊聚类Kmeans算法，有兴趣和需要的可以研究

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