聚类方法在基因表达数据分析中发挥着非常重要的作用,但基因表达数据相对其他领域的数据具有自身的特性,因此传统的数据距离定义和聚类方法已不能完全满足研究者对生物数据的分析要求。提出一种基于泊松分布的数据距
传统聚类算法往往只适用于静态数据集的聚类。对于动态数据集,新增数据后,前期的聚类结果不再可靠,运用此类算法则需要重新聚类,这样会造成效率低下和计算资源浪费。在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,
论文《数据挖掘中聚类算法比较研究》 ,和大家分享~~~
关系数据可抽象为网络,在通常情况下,缺乏对这些现实网络背景知识的了解。为了评价图聚类算法在现实网络上的性能表现,构建了一种接近现实的网络模型,通过算法在模型网络上的性能表现来推断其分析现实网络的能力。
高光谱图像具有较高谱分辨率的优越性是以其较大的数据量及较高的数据维为代价的,因此有必要研究有效的高光谱图像压缩方法。探讨一种基于谱间预测的高光谱图像压缩方案。考虑到高光谱图像谱间相关性随分辨率的提高而
基于链接聚类的PageRank算法,龚勇,,本文提出了一种基于链接聚类的PageRank改进算法。该算法考虑同一页面内分属不同类的出链接有着不同的重要性,故在对页面中的链接进�
针对于标准二分图网络推荐算法(NBI)的物质扩散机制过于简单的问题,提出了基于聚类系数的改进NBI算法(简称NBICC)。推荐系统可以被抽象为一个有向加权二分图网络,在物质扩散的过程中,考虑到聚类系数
在分析AVS-M帧内预测模式选择原理的基础上,提出了一种基于边缘方向信息和时空相关性的帧内预测模式快速选择算法。该算法的I帧编码时间可降低17%~21%,而PSNR和输出码率均无明显变化,有效地降低A
数据挖掘中网格聚类算法的分析研究,徐莉,辛阳,聚类分析有广泛的应用,是数据挖掘中非常重要的方法。聚类分析算法有多种分类,每种方法在不同领域发挥了不同的作用。针对基于网
针对目前聚类算法对大数据集的聚类分析中存在时间花费过大的问题,提出了一种基于最近邻相似性的数据集压缩算法。通过将若干个相似性最近邻的数据点划分成一个数据簇并随机选择簇头构成新的数据集,大大缩减了数据的