为提高匿名化后数据的可用性,给出了一种加权确定惩罚模型作为数据有用性的度量方法,提出了两种基于局部聚类的数据匿名化算法。通过真实数据实验评估,该算法能够很好地降低实现匿名保护时概化处理所带来的信息损失
基于数据场的改进DBSCAN聚类算法,杨静,高嘉伟,DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密
在信号处理的应用背景下研究提升小波的构造方法。在提升小波的构造过程中预测算子和更新算子的选取不能混为一谈,为了更准确地将信号分解成低频分量和高频分量,提出更新算子的选取标准是各分量的和等于1/2,利用
针对网格和密度方法的聚类算法存在效率和质量问题,给出了密度与栅格相结合的聚类挖掘算法,即基于密度和栅格的聚类算法DGCA(densityandgridbasedclusteringalgorithm)
ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 E-mail: fcst@vip. 163.com Journal of Frontiers of Computer Science and T
在时间序列的GMBR表示的基础上,首次提出将基于距离和基于密度的时间序列检测方法结合,给出了时间序列模式异常的定义,并用“异常特征值”来衡量时间序列模式的异常程度。根据所提出的模式异常的定义,在强力搜
针对传统的数据流检测中存在的时间复杂度高、准确度低等问题,提出了一种基于滑动时间窗口和k-距离剪枝的信息熵异常检测算法。该算法引用滑动时间窗口将动态的数据流静态化,当数据流填满当前窗口后,在当前窗口中
一种基于密度的聚类算法——DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise),它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能
MIMO检测算法,赵莉,,MIMO技术通过增加对空间维度的利用从而在不增加带宽和功率的情况下极大地提高频谱利用效率,满足了新一代通信系统接入网高速数据��
关于数据挖掘的算法源码 给基于C语言的很经典聚类算法
