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
自适应谱聚类算法改进,张华苹,肖波,谱聚类是建立在谱图理论基础上的一类聚类算法,与传统的聚类算法不同,它能在任意形状的样本空间上聚类并收敛于全局最优解,正是
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谱聚类综述,李静伟,张宪超,谱聚类是近年来新出现的一种极具竞争力的聚类算法。与传统的聚类算法不同,谱聚类不对数据的全局结构作假设,因此可以发现非凸�
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