聚类质量相关论文
本文针对经典聚类算法对初值敏感和易陷入局部极小值的问题,借鉴免疫细胞从不成熟到成熟,进而转变为记忆细胞和抗体这一基本原理来......
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......
研究了动态心电信号的波形形态特点,提出了聚类质量有效性评价的Hausdorff策略,该策略通过类内相似度描述的相关数据的自然结构来......
为了改善单一聚类算法的聚类性能,提出一种基于量子遗传算法的XML文档聚类集成解决方法。该方法首先利用KNN分类算法将XML文档划分......
针对在层次聚类算法中。一个分裂或合并被执行，就不能修正，其聚类质量受到限制的缺陷，提出了利用簇间相异度及基于信息熵或整体相似度......
文本聚类技术作为处理和组织大量文本数据的一项重要技术，能够在很大程度上解决由于信息爆炸所带来的问题。Sollin算法是构建最小生......
DBSCAN方法是一种典型的基于密度的聚类算法,因此该方法具有可以发现任意形状的类的特点,但其聚类的效率并不是很高.如果考虑将传......
针对经典的基于密度的聚类分析算法DBSCAN存在的聚类质量对参数敏感，不能处理多密度数据集等问题，提出基于相对密度的聚类分析算法RD......
对于手写字符识别过程中相似字符较多且相同字符存在大量不规则书写变形的问题,提出一种改进的仿射传播聚类算法加入手写字符识别......
聚类集成是集成学习中的一个重要分支，其目标是解决无监督聚类分析中聚类算法的选择性、偏差性与数据特殊性等导致聚类结果不理想的......
动态社区结构的发现问题已经成为复杂网络中重要的研究方向．其发现算法是一个十分关键的核心问题．为了提高对社区结构进行发现的准确......
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)源于鸟群捕食行为的研究,是一种新的群体智能优化算法,作为群智能算法的重要分支,在......
为了提高聚类质量，针对BIRCH算法中在聚类精度方面所存在的不足，提出了聚类特征树中的不同簇应使用不同阀值的思想，较好地改善了对体......
提出一种聚类质量的评价方法,它依据以类内相似度和类外相似度描述的相关数据集的自然结构来计算给定聚类结果的分类质量.初步的实......
近年来,互联网和电子商务企业堆积了海量文本文档类型的数据,如何通过有效的手段对这些数据进行整理,并进行真正有质量的数据挖掘......
随着信息技术的迅速发展，需要分析和管理的数据迅速增多，这种趋势已经渗透到数据挖掘领域中。数据挖掘就是用来从大量的、不完全的、......
为实现复杂网络的快速分析,提出一种基于聚类质量的改进非负矩阵分解(INMF)算法,将其用于动态社区检测。从理论分析角度证明了演化......
