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为了在聚类数不确定的情况下实现聚类分析，通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理并结合聚类有效性分析，提出一种免疫模糊动态聚类算法。本算法不但可以根据数据自动确定聚类类目及中心位置，而且克服了传统聚类算法
对于离群点的形成，不同的属性起着不同的作用，离群点在不同的属性域中，会表现出不同的离群特性，在大多数情况下，高维数据空间中的对象是否离群往往取决于这些对象在低维空间中的投影。针对如何将离群点按照形成原
为提高地震预测精度，提出并建立了基于软距离计算的聚类方法。给出了基于软距离聚类过程、软距离计算方法以及具体的基于软距离计算的聚类算法。以现实的强震样本点作为聚类数据源，采用该聚类方法以及其他传统聚类方
针对符号序列聚类中表示模型及序列间距离度量定义的困难问题，提出一种基于概率向量的表示模型及基于该模型的符号序列聚类算法。该模型引入符号序列的概率分布表示法，定义了一种基于概率分布差异的符号序列距离度量
论文研究-基于灰色方法与结构距离的飓风轨迹聚类算法.pdf, 飓风轨迹的聚类分析以轨迹间的相似性为基础. 但是目前轨迹相似距离研究主要仅针对一个或两个轨迹属性，使得得到的聚类结果无法充分体现轨迹的运
在研究了基本蚁群算法后提出了偶遇算法，提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量。针对旅游路线规划的问题，改进了路径的求法，使蚁群算法可以实现动态规划，从而实现旅游景区的负载均衡。提出一种基于改进蚁群算法的旅游
针对超声图像受到成像原理的限制导致分割精度不高的问题，提出一种结合边缘与区域信息的变分水平集超声图像分割方法。通过对Li模型的能量函数进行改进，引入C-V模型的外部能量项，将图像的边缘梯度信息和区域信
目前说话人聚类时将说话人分割后的语音段作为初始类，直接对这些数量庞大语音段进行聚类的计算量非常大。为了降低说话人聚类时的计算量，提出一种面向说话人聚类的初始类生成方法。提取说话人分割后语音段的特征参数
针对传统迁移学习聚类算法因单一源域到单一目标域且两者类别数必须一致的约束而达不到良好的聚类效果问题，提出了一种跨源域学习的聚类算法。该算法具有三大优点：a）仅扩大源域数目且取消了源域类别数的限定，算法
模糊聚类算法具有较强的实用性，但传统模糊C均值算法（FCM）具有对样本集进行等划分趋势的缺陷，没有考虑不同样本的实际分布对聚类效果的影响，当数据集中各样本密集程度相差较大时，聚类结果不是很理想。因此，
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