基于MATLAB开发的轨迹可视化及分析系统,李林旭,崔鸿雁,人类移动性的研究已经为解决社会中的各种问题做出了巨大贡献,而人类移动性研究一个最基本的组成成分便是人类移动轨迹研究,但是
基于社区发现的电子邮件可视化方法,郑雪松,吴渝,针对现有电子邮件社区划分与电子邮件数据可视化中对邮件数据多维特性体现不充分的问题,提出一种新的基于社区发现的电子邮件可视
面向Agent软件工程方法是开发复杂分布式系统的一种新范例,它在Agent 抽象层次上建立软件系统的模型。多样的工具正在被设计、开发以推广面向Agent的需求建模方法。Aomg环境支持文献[1]中提出
基于地图的交互式可视化技术初探,樊明辉,陈崇成,归纳了信息可视化及可视化交互的概念、方法、技术,分析了GIS可视化交互界面的层次结构和功能,在此基础上,从空间查询和空间分析
针对传统的平行坐标可视化方法不适于处理大量高维数据等不足,将基于控制点的图像变形技术引入到可视化中,首先利用学习集中的数据建立控制点到目标点的变形函数,求出方程的参数,再将测试集中的数据通过变形函数映
概念格作为形式概念分析理论重要的数据表示形式,因其生动简洁地体现概念之间的泛化和特化关系,被广泛应用于知识获取与信息检索领域。在使用概念格进行检索的过程中,随着概念格中概念以及概念之间关系的增加,呈现
基于近邻点集的聚类算法研究,陈新泉,,针对有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构的海量数据点集,本文提出了一种通过采用一些合适的数据结构及算法优化技巧来
分析了目前基于目标函数聚类算法的不足,面对形状复杂且非重叠的样本聚类问题,定义了最邻近距离和生长树的概念。随机选取生长树初始种子点,以最邻近距离作为生长树生长的方向和样本划分依据,以最终生长树大小为聚
基于并行模糊蚂蚁的聚类算法研究,冯周,张扬,本文提出了一种基于并行模糊蚂蚁的数据聚类算法。该算法使用蚂蚁群体优化原理及基于IF-THEN规则的Mamdani模糊推理系统找到优化的数据�
区别于传统的聚类方法,提出了以类为起点,通过构造闭包进行聚类的新方法,并建立了聚类判别模型,此模型给出了对于闭包间的交叉区域的检验点的判别准则。然后针对二维的聚类问题,提出了以最小圆为闭包的聚类判别模