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一种基于模糊聚类的数据关联新算法，李良群，易正龙，针对杂波环境下多目标跟踪中的数据关联滤波问题，提出了一种新的直觉模糊联合概率数据关联滤波方法。与传统的联合概率数据关联滤
一种基于密度峰值聚类的社区发现算法，白亮，赵越，社区发现是网络数据挖掘的一个重要研究内容，被用于探索复杂网络中潜在的类结构。针对网络数据，本文对一种密度峰值聚类算法
论文研究-一种基于最小张树的属性聚类算法.pdf, 结合图论中的最小张树方法 ,提出了相似度以及接触度两个概念 ,并以此为基础建立了一种属性聚类算法 .文中就几个具体问题 ,将其与 FCM及 AKM
针对复杂及带噪声的数据集的聚类问题，提出了一种基于局部密度的网格排序策略（GSS-LD），并以其作为网格聚类的组织模式。GSS-LD利用聚类的局部性质进行网格单元排序，将基于网格的聚类问题转换为网格的
现有聚类融合算法对混合属性数据进行处理的效果不佳,主要是融合后的结果仍存在一定的分散性。为解决这个问题,提出了一种基于图论的加权聚类融合算法,通过对数据集聚类得到聚类成员后,利用所设计的融合函数对各个
目前聚类算法普遍存在对初始化参数和异常数据敏感,难以找到最优聚类以及聚类的有效性等问题。利用群体智能和多主体系统具有的自组织性、健壮性、可扩展性和简单性等优点,给出了一种新型的优化聚类算法。在三维空间
一种基于频率及路径的XML聚类算法，刘晨，王秀坤，本文扩展了XML文档树路径模型，通过加入路径和节点的频率信息，提出了频率－路径模型。并且在此模型基础上提出了一种带位置和频率
提出了一种基于贝叶斯公式的有监督的快速纹理检测方法。该方法从用户选择的前景模板获得前景直方图；从整个图像获得背景直方图。直方图都经过高斯滤波器平滑，然后利用贝叶斯公式计算每个像素的前景和背景的概率，之
由于现实世界中时间序列多数是非线性的，而现有的时间序列聚类问题大多是基于线性时间序列模型进行聚类的，提出了可以用于非线性时间序列的聚类方法。它基于KS二维检验统计量提出KS2D距离度量，是一种非参数的
为克服传统支持向量机不能处理交叉数据分类问题，Mangasarian等人提出一种新的分类方法PSVM，该方法可有效解决交叉数据两分类问题，但用PSVM解决多分类问题还报道不多。为此，提出一种基于PSV
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