论文研究Birch聚类算法分析与改进 .pdf

高光谱图像具有较高谱分辨率的优越性是以其较大的数据量及较高的数据维为代价的，因此有必要研究有效的高光谱图像压缩方法。探讨一种基于谱间预测的高光谱图像压缩方案。考虑到高光谱图像谱间相关性随分辨率的提高而

后向传播神经网络算法是一种经典的分类算法，但是通常该算法训练时间较长。针对这种不足，提出了一种基于核聚类的快速后向传播算法。利用核聚类将原始样本划分为多个簇，对每一个簇计算簇中心样本，利用所有的簇中心

基于链接聚类的PageRank算法，龚勇，，本文提出了一种基于链接聚类的PageRank改进算法。该算法考虑同一页面内分属不同类的出链接有着不同的重要性，故在对页面中的链接进�

针对于标准二分图网络推荐算法（NBI）的物质扩散机制过于简单的问题，提出了基于聚类系数的改进NBI算法（简称NBICC）。推荐系统可以被抽象为一个有向加权二分图网络，在物质扩散的过程中，考虑到聚类系数

在分析AVS-M帧内预测模式选择原理的基础上，提出了一种基于边缘方向信息和时空相关性的帧内预测模式快速选择算法。该算法的I帧编码时间可降低17%~21%，而PSNR和输出码率均无明显变化，有效地降低A

关系数据可抽象为网络，在通常情况下，缺乏对这些现实网络背景知识的了解。为了评价图聚类算法在现实网络上的性能表现，构建了一种接近现实的网络模型，通过算法在模型网络上的性能表现来推断其分析现实网络的能力。

为了改善协同过滤推荐算法在大数据下的稀疏性和可扩展性问题，提出一种基于Hadoop平台的分布式改进聚类协同过滤推荐算法。在分布式平台下，离线对高维稀疏数据采用矩阵分解算法预处理，改善数据稀疏性后通过改

核的求解是粗糙集理论的重要研究内容之一,也是很多属性约简的关键步骤.目前已有一些关于核的求解算法,但有关核的更新算法却报道不多.文献[9]给出了对象增加情况下核的更新算法,但没有考虑对象修改情况下的核

目前的聚类算法如K-means、DBSCAN等，采用全局参数而难以发现数据的自然聚类，提出一种新的分级聚类算法CluFNC，能够在数据空间中发现内部聚类特征。该算法的参数包括网格大小、噪声阈值和神经节

基于k最相似聚类的子空间聚类算法，闫妍，，子空间聚类是聚类研究领域的重要分支和研究热点，用于解决高维聚类分析面临的数据稀疏问题。提出一种基于k最相似聚类的子空间聚��