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基于文本内容的自动文本聚类，崔再续，郭训力，随着国际互联网和企业内部互联网的飞速发展，各种电子文本数据的数量急剧增加，如何快速有效地获取、管理和使用这些文本数据，已
针对传统BA（蝙蝠）算法易被局部极值吸引、发生过早收敛等问题，将莱维飞行搜索策略引入传统BA算法对蝙蝠的位置和速度更新方式进行改进，从而提高算法的全局搜索能力；通过引入非线性惯性权重平衡算法的全局和局
对于离群点的形成，不同的属性起着不同的作用，离群点在不同的属性域中，会表现出不同的离群特性，在大多数情况下，高维数据空间中的对象是否离群往往取决于这些对象在低维空间中的投影。针对如何将离群点按照形成原
CABPM:基于模式匹配的聚类算法，方应飞，，本文通过研究一种快速前向模式匹配算法Rete算法，从一个新的角度重新分析设计了聚类算法－基于模式匹配的聚类算法（ A Clustering Algori
基于集成聚类学习的场景分割，姚婷婷，谢昭，本文将集成聚类机制运用到场景分割领域。集成学习通过使用大量单一分类器标签对齐与合并，获得比仅使用个体分类器更强的泛化能力
基于模糊聚类的图像压缩方法，刘军立，张娟，图像压缩技术随着计算机网络技术和多媒体技术的迅猛发展而成为国际上热门的研究课题。模糊聚类分析是涉及事物之间的模糊界限时按
基于聚类算法的Web日志挖掘，徐翔，谢东亮，随着互联网的迅速发展，WWW网站中的日志信息现已呈现出爆炸式增长趋势。为了能充分挖掘Web日志中潜在的有效信息，本文提出一种Web日
模糊C均值算法（FuzzyC-Means，FCM）是目前应用比较广泛的一种聚类算法。FCM算法的聚类质量依赖于初始聚类中心的选择并且易陷入局部极值，结合混合蛙跳算法（ShuffledFrogLeapi
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