基于向量空间模型的文本聚类算法.doc

基于mapreduce的聚类算法研究，云计算环境下基于hadoopmapreduce编程模型下，聚类算法实现论文。

聚类算法是一种在机器学习领域广泛应用的方法，它通过将数据集分成不同的群组来发现数据的内在结构。本文通过对不同聚类算法的研究进行综述和分析，总结了各种聚类算法的原理、优缺点以及在各个领域中的应用情况。同

图像分割:利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出

首先提出旅行商问题（TSP）,并将其转化为最短有向图哈密尔顿回路问题,然后介绍了三种类型的求解TSP的算法。第一种为传统算法,包括分支定界法、改良回路法、贪婪算法、MST算法、MM算法、插入法等;第二

提出一种基于混合网格划分的子空间高维数据聚类算法。该算法消除了各个属性分量数值范围大小对计算的影响;有效去除冗余属性以提高聚类准确性与降低时间复杂度。根据数据分布情况灵活选择固定网格划分或是自适应网格

针对基于高斯混合模型的模糊聚类算法对噪声和异常值敏感的问题,利用包含邻域关系的先验概率与Student’s-T分布构建基于空间约束的混合模型,并结合熵规则化项定义模糊聚类目标函数。Student’s-

相似文本标定是抄袭检测的一个重要环节,现有标定方法大多采用直接对文本或指纹进行合井的方式,标定精度受干扰信息影响较大。针对这种局限性,分析了匹配指纹对的语义特征,提出基于斜率密度的相似文本聚类方法,将

java实现向量空间模型，里面包含了源代码和一些注释，希望对大家有帮助

提出了基于K-means的四叉树与R-link树的混合结构树，提高了R-link树的查询性能，在K-means中采用均值—标准差确定初始聚类中心，提高了收敛速度，通过距离准则函数来优化K值，避免K值的

稀疏子空间聚类是指寻找高维数据中具有类别特征的低维表示。而主动学习则是指在学习过程中使用先前的结果来指导学习，以达到更高的准确性和效率。本文详细介绍了基于稀疏子空间聚类的主动学习算法的原理和具体实现方