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本代码以随机分布点为例,利用K均值对其进行聚类划分。程序基于OPENCV,可以通过调整最大迭代次数来调整系统的的性能。
为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,提出一种混合K-调和均值聚类算法(G-KHM)。G-KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优
现有安装程序(如Installsheild、InstallFactory等)在解决用户数据库的自动部署时,操作步骤非常复杂和繁琐,不易掌握和使用。针对这一问题,提出了利用SQL和ADO编程来实现用户数
Research on Web Log Fuzzy Clustering Algorithm
基于初始聚类中心选取和数据点划分的K均值聚类算法,曹戈,程玉虎,传统K均值聚类算法随机选取初始中心容易陷入局部极小,而且不能有效处理不规则数据集的边缘数据。针对这两个问题,提出一种改进K�
将模糊集理论和k-means聚类联系起来,设计了模糊k-means聚类算法,其聚类效果比单纯的k-means要好。
针对模糊C-均值聚类法用于图像聚类时仅利用了像素的灰度信息,而忽视空间位置信息,导致在噪声区域和边界处有误分类现象,提出一种新的基于空间邻域加权的模糊C-均值图像聚类法。首先,定义了一个空间邻域信息函
针对传统的模糊C-均值算法对于非球形分布的数据聚类效果不理想且易受到噪声数据的影响,利用可能性C-均值算法具有良好的抗噪声性能,将混合核函数引入到该算法中,提出了一种基于混合核函数的可能性C-均值HK
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�