论文研究基于聚类的医疗诊断系统的研究 .pdf

提出了基于AFS（AxiomaticFuzzySet）理论的模糊聚类分析算法（FCA_AFS），并且给出了聚类有效性指标。该指标能够判断合理的聚类数，而且能给出达到最高准确率的参数值。与其他算法比较：

对客户的交易数据进行聚类是客户行为分析的一个重要手段。针对客户交易数据维数高的特点，提出了基于EMD和K-means的顾客行为聚类算法。首先利用EMD和自底向上分段算法实现交易数据序列维度的约简，再利

协同过滤是迄今为止个性化推荐系统中采用最广泛最成功的推荐技术，但现有方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑，时效性不足，而且推荐精度也有待进一步提高。鉴于此提出一种改进的协同过滤算法，针对用户近邻计算和项

目前大多搜索引擎结果聚类算法针对用户查询生成的网页摘要进行聚类，由于网页摘要较短且质量良莠不齐，聚类效果难以保证。提出了一种基于频繁词义序列的检索结果聚类算法，利用WordNet结合句法和语义特征对搜

有雾图像的复原问题已经成为了机器视觉领域研究的热点。在传统图像复原理论的基础上，提出一种新的基于模糊聚类规则图像去雾方法，用于恢复被雾影响的降质图像。利用模糊聚类的方法对有雾图像进行预处理，从而获取图

利用模糊聚类理论及汉字的属性特征，提出了一种针对中文文本文档的盲水印算法。根据人类视觉系统的特点，将汉字按照汉字结构类型、汉字笔画数和使用频率进行分类，选择其中汉字笔画数较少、使用频率较高的类别进行水

模糊C均值聚类算法（FCM）在硬C均值聚类的基础上有效地解决了医学图像分割中存在的模糊情况，通过建立表示图像中像素点与聚类中心加权相似度的目标函数，采用迭代优化的方法求解目标函数的极小值来确定最佳聚类

电费回收直接关系到电力公司的有序运行，而交费渠道的建设和用电客户交费渠道的偏好，直接影响电力公司的电费回收;因此做好用电客户交费渠道偏好的研究至关重要。基于黑洞熵理论和贝叶斯模型，提出了适合电力数据的

运用菜单法问卷的调查方式，以江苏省无锡市区消费者为调查对象，以可追溯猪肉为案例，基于改进的k-modes聚类方法，研究消费者对猪肉可追溯属性的支付意愿。改进的k-modes聚类方法优化初始聚类中心选取

针对目前聚类算法对大数据集的聚类分析中存在时间花费过大的问题，提出了一种基于最近邻相似性的数据集压缩算法。通过将若干个相似性最近邻的数据点划分成一个数据簇并随机选择簇头构成新的数据集，大大缩减了数据的