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在分类算法和回归模型中,正广泛而且成功地使用着融合方法,该方法能克服分类、回归中的不稳定性,并给出较好的结果。在非监督机器学习领域,由于缺乏数据集的先验知识,所以分类和回归中的融合方法就不能直接用于聚
图书语义标签聚类,郭慧,王洪波,在图书搜索中面对海量的搜索结果,用户需要通过阅读来辨别内容是否为其所需,这个过程会花费很多时间,为了提高效率可以通过将一
为利用开放分类进行百科条目的分类和检索,提出了基于词共现和语义分析的开放分类聚类算法以及开放分类层次结构树构建方法;为了进一步提高层次结构树的聚合度,提出了基于相似度和相关度计算的层次结构树聚类算法。
针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的基于粒子群的聚类算法。该算法结合基于密度和最大最小距离法来确定初始聚类中心,解决K-means对初始值敏感的问题;利用粒子群
为了改善Java源程序的质量,使之尽可能地符合“高内聚、低耦合”的设计要求,提出了扩展的Jaccard系数,并将其作为实体间相似性的度量公式,采用层次聚类算法将Java类图划分为若干个候选包。在基于交
大连交大一位马同学的硕士论文。设计并实现了一个并行K-means聚类算法和Web文本聚类原型系统,可进行并行K-means算法的划分聚类和基于层次的组平均聚类。利用几 组Web文本数据集对基本的K-m
本文主要是对聚类算法的研究,包括FCM与Kmeans,以及他们的改进算法
基于Ant-Tree算法的短文本聚类研究,吴勇,李仁发,短文本由于词频过低,使用常规的聚类算法如K-means效果不理想,难得到可接受的准确度。而最近结合使用生物启发及聚类内部有效性测��
基于近邻点集的聚类算法研究,陈新泉,,针对有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构的海量数据点集,本文提出了一种通过采用一些合适的数据结构及算法优化技巧来
灰度动态范围压缩是一种基本的图像增强处理方法,广泛应用于图像识别,视频监控等领域中。结合这一应用,提出了一种基于非线性变换的动态范围压缩算法,并且以FPGA为基础,针对一幅图像的处理进行硬件实现,给出
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