提出了基于数学形态学和直方图投影的集装箱箱号分割改进算法。在箱号定位阶段,运用基于边缘检测和数学形态学的改进算法,能自适应确定形态学结构元素的大小,将箱号区域连通成一个区域,并能解决集装箱文字纵向排列
一种用于微博聚类的K-means改进算法,张帅,,随着信息技术的不断发展,出现了许多新型的信息媒介,微博就是其中之一。由于微博所具有的许多特性,对微博内容分析挖掘的重要性
针对目前调色板信息隐藏方法的弱点,结合聚类分析技术,提出了一种新的基于调色板聚类的信息隐藏算法ClusterStego。根据定义的相似性测度和聚类准则函数,通过对由调色板形成的RGB空间进行合理聚类来
针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心选择较敏感、聚类效率和精度较低、全局搜索能力较差以及传统蜂群算法初始蜂群和搜索步长随机选取等缺点,提出了一种基于粒子和最大最小距离法初始化蜂群和随着迭代次
结合传统的Parzen窗方法并引入一种更加合理的历史数据丢弃策略,在此基础上,通过计算可以得到整个数据集在低维空间投影的信息熵,利用信息熵实现了一种适用于高维数据流的子空间聚类算法(PStream)。
针对BFSN算法需要人工输入参数r和[λ]的缺陷,提出了一种自适应确定r和[λ]的SA-BFSN聚类方法。该方法通过InverseGaussian拟合判断r参数,通过分析噪声点数量的分布特征选择合适的
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
针对大数据环境下高维数据聚类速度慢、准确率低的问题,提出了一种面向大数据的快速自动聚类算法(FACABD)。FACABD聚类算法利用谱聚类算法对大数据集进行归一化和列降维,提出了一种新的快速区域进化的
一种新的含噪数据FCM聚类算法,李月娥,夏士雄,IADFCM算法克服了传统的FCM算法对噪声敏感和不能直接处理区间数的缺点,但忽略了区间中点和半宽对于区间数分析的不同贡献。本文给出
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