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针对传统选择性聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰和聚类准确性不高等问题, 提出了一种新的选择性加权聚类融合算法。算法提出了基于聚类有效性评价方法的参照成员选择方法和联合聚类质量和差异度的选择策略,
针对传统K-means聚类算法对初始中心点比较敏感、易陷入局部最优,首先提出基于KD-树的初始聚类中心点选取方法。该方法通过建立KD-树将数据集分割成矩形单元,计算每个矩形的矩形单元中心、矩形单元密度
直方图加权的FCM聚类算法研究,钱文华,喻超超,提出了一种基于灰度直方图加权的FCM聚类算法,针对静态输入图像,首先采用基于灰度直方图阈值分割的方法实现图像分割,为算法的实
概述了社区发现算法的研究现状;介绍了因分析对象的不同而产生的四类社区发现方法:矩阵谱分析方法、层次聚类方法、基于边图思想的方法和基于极大团思想的方法。对其中性能最优的层次聚类方法进行了详细的综述,并对
通过对Web网站的日志进行聚类分析,目的是获取用户兴趣访问模式,进而为不同用户群体提供定制的个性化服务。针对原始CURE算法在代表点选择的随机性、不能充分体现用户兴趣偏好方面存在的问题,提出了改进的用
为了解决动态网格环境中资源查找的难题,提出了基于特征加权模糊K-原型聚类的网格资源查找算法。该算法根据资源请求对各维资源关心程度的不同,用特征加权模糊K-原型聚类算法对数值型、类属型并存的混合型网格资
离群点检测是数据挖掘一个重要内容,它为分析各种海量的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法。对离群数据挖掘几类主要的方法进行了分析和评价,并在此基础上了提出了一种基于遗传聚类的离群点检测算法。该算法结
基于损失分析抽样的Nystr?m扩展谱聚类算法,勇幸,张宪超,为了降低谱聚类算法在大规模数据集上的复杂度,经常使用一些低秩逼近的方法去近似整个相似度矩阵。Nystr?m是一种有效地产生低秩逼��
现有的可变区域拟合能量(RSF)模型基于初始轮廓内外灰度值的近似,较好地处理了图像分割中存在的图像灰度不均匀的问题。但当选择不恰当的初始轮廓时,由于RSF模型能量函数的非凸性质,极易陷入局部最小值。为