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一种基于结构相似性的图聚类算法，金超，张龙波，图聚类是发现网络中潜在结构的一项重要任务。提出了一种基于结构相似性的图聚类算法GNSCAN，给出了该算法的相关定义以及算法的执行

一种基于遗传算法的密度聚类改进策略，叶宗林，曹晖，本文提出了一种基于遗传算法的密度聚类改进策略。选择闵科夫斯基标准作为遗传算法的适应度函数，对DBSCAN算法的Minpts和Eps两个参数在

聚类融合通过把具有一定差异性的聚类成员进行组合，能够得到比单一算法更为优越的结果，是近年来聚类算法研究领域的热点问题之一。提出了一种基于自适应最近邻的聚类融合算法ANNCE，能够根据数据分布密度的不同

提出了一种应用层负载均衡模型，将网络流量按照应用类型进行分流。该模型将网络流量分为普通应用和P2P应用两部分，根据应用类型将P2P应用流量划分为应用层报文集。初始化时采用Hash映射算法分配流量，使用

在LDOF算法的基础上, 提出一种基于多重聚类的离群点检测算法PMLDOF。该算法针对局部离群度量计算量大的缺点, 采用聚类剪枝技术作为减少计算量的方法; 同时, 为了避免将位于簇边缘的离群点错剪,

聚类集成算法通常对聚类成员差异性要求较高，导致算法在生成聚类成员阶段计算复杂度提高。针对该问题提出了一种基于遗传算法的聚类集成方法CEGA，不考虑聚类成员的差异性，而是利用目标函数将聚类问题转化为聚类

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提出了一种把自组织特征映射SOM和Kmeans算法结合的聚类组合算法。先用SOM对文档聚类，然后以SOM的输出权值初始化Kmeans的聚类中心，再用Kmeans算法对文档聚类。实验结果表明，该聚

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