论文研究 一种应用于中文文本聚类的适应值函数 .pdf

在综合分析标准的模糊C-均值聚类算法和条件模糊C-均值聚类算法基础上，对模糊划分空间进行修改，进一步弱化模糊划分矩阵的约束，给出一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法。算法的划分矩阵和原型不依赖于背景约束

针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索

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

提出了基于数学形态学和直方图投影的集装箱箱号分割改进算法。在箱号定位阶段，运用基于边缘检测和数学形态学的改进算法，能自适应确定形态学结构元素的大小，将箱号区域连通成一个区域，并能解决集装箱文字纵向排列

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换，计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络，然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分，同一类的

一种基于频率及路径的XML聚类算法，刘晨，王秀坤，本文扩展了XML文档树路径模型，通过加入路径和节点的频率信息，提出了频率－路径模型。并且在此模型基础上提出了一种带位置和频率

一种应用于视频内容分析的话者辨识系统,毕竞,,音频分析技术在视频内容辅助分析中的应用日益成为研究的热点。本文提出了一种应用于视频内容分析的话者辨识系统,该系统的主要组