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一种基于层次聚类的复杂网络社区划分算法,朱帅兵,殷传涛,随着互联网的发展和普及,人们对复杂网络的研究越来越多。复杂网络中存在社区结构,而找出社区结构有助于挖掘复杂网络中一些有用
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
多聚类中心近邻传播聚类算法(MEAP),在处理任意形状具有流形分布结构的数据时,往往得不到理想的聚类结果。为此,基于流形学习的思想,设计了一种全新的相似性度量,该相似性度量能够扩大位于同一流形中数据点
传统的集中式聚类是对集中存放在单个站点的数据集进行聚类,但不能解决数据分布存储环境下的聚类问题,而分布式聚类算法是从分布存储的数据集中提取分类模式,因此能满足此需求。针对分布式聚类算法进行综述和分析。
Application Research of Clustering Algorithm Based on Web Text
Research on Web Transaction Clustering Algorithm Based on WEKA Platform
基于遗传算法的kmeans聚类方法的研究
基于GIS的空间聚类算法的研究与应用,地理信息系统,空间聚类分析
综合理解视频内容和文本语义在很多领域都有着广泛的硏究。早期的研究主要是将文本-视频映射到一个公共向量空间,然而这种方法所面临的一个问题是大规模文本-视频数据集不足。由于视频数据存在较大的信息冗余,直接
论文研究-聚类有效性研究综述.pdf, 聚类是一个无监督学习过程,因此确定最佳聚类数是一项困难的工作. 聚类有效性研究是通过建立聚类有效性指标,评价聚类质量并确定最佳聚类数的过程. 首先,介绍了聚类
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