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一种基于模糊聚类的数据关联新算法,李良群,易正龙,针对杂波环境下多目标跟踪中的数据关联滤波问题,提出了一种新的直觉模糊联合概率数据关联滤波方法。与传统的联合概率数据关联滤
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
一种基于Web服务聚类的服务发现方法,于伟,赵耀,随着Web服务和SOA技术的迅速发展,在Internet上的Web服务数量持续不断的增加,Web服务的规模不断扩大,如何迅速有效地从海量的Web服务群
一种基于聚类的语义Web服务发现方法,薛洁,吴兵,提出了一种基于聚类的语义Web服务发现方法。首先,通过计算Web服务的功能相似度及其输入输出参数的语义相似度,利用聚类算法对服务
利用数据点特征权重的概率约束关系和可能分布,提出了分别建立在概率和可能加权特征方式之上的改进可能模糊聚类的两种模型。其中建立在可能约束之上的改进PCM算法扩展了原算法,具有更广泛的适用性。实验结果表明
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
针对复杂及带噪声的数据集的聚类问题,提出了一种基于局部密度的网格排序策略(GSS-LD),并以其作为网格聚类的组织模式。GSS-LD利用聚类的局部性质进行网格单元排序,将基于网格的聚类问题转换为网格的
现有聚类融合算法对混合属性数据进行处理的效果不佳,主要是融合后的结果仍存在一定的分散性。为解决这个问题,提出了一种基于图论的加权聚类融合算法,通过对数据集聚类得到聚类成员后,利用所设计的融合函数对各个
目前聚类算法普遍存在对初始化参数和异常数据敏感,难以找到最优聚类以及聚类的有效性等问题。利用群体智能和多主体系统具有的自组织性、健壮性、可扩展性和简单性等优点,给出了一种新型的优化聚类算法。在三维空间
针对现实数据集的数据缺失问题,提出了一种基于双聚类的缺失数据填补新方法。该算法利用双聚类簇内平均平方残值越小簇内数据相似性越高的这一特性,将缺失数据的填补问题转换为求解特定双聚类簇最小平均平方残值的问
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