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聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、样本的相似性度量
研究语言学习是研究人类大脑中概念表示和存储的重要途径。大脑中的全体概念形成了一个复杂网络,属于同一领域的概念构成领域本体。当学习一个新概念时,将其插入到概念网络中,同时与之联系的同一领域本体中的相似概
研究了一种新的启发式全局优化算法——类电磁机制(ElectromagnetismlikeMechanism,EM)算法。系统介绍了类电磁机制算法的原理、基本步骤、几个不同版本及其改进,综述了类电磁机
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多聚类中心近邻传播聚类算法(MEAP),在处理任意形状具有流形分布结构的数据时,往往得不到理想的聚类结果。为此,基于流形学习的思想,设计了一种全新的相似性度量,该相似性度量能够扩大位于同一流形中数据点
在本体映射的研究中,本体分块映射是完成大规模本体映射任务的主要方法。但是目前本体分块方法存在以下不足:分块大小不适合映射,分块质量依赖于预先给定的参数。针对这些问题,综合分块的内聚与耦合程度,作为分块
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