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搜索资源列表

  1. LJCluster文本聚类技术中间件

  2. 文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点*专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 灵玖Lingjoin（www.lingjoin.com）基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。 灵玖文档聚类组件的主要特色在于： 1、速度快：可以处理海量规模的网络文本数据，

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lingjoin

  1. 数据挖掘中聚类方法比较研究

  2. 数据挖掘是近年来信息产业界非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术。聚类算法已被广泛深入 地研究,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法,但这些算法仅适用于特定的问题及用户。为了更好地使用这 些算法,文中对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行了分析,提出了数据挖掘对聚类的典型要求,并基于这些要 求对数据挖掘中常用的聚类算法作了比较,以便于人们更容易、更快速地选择一种适用于具体问题的聚类算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-23
    • 文件大小：193536
    • 提供者：wy19821013

  1. 基于密度的分布式聚类算法研究

  2. ：大量复杂异构数据分布于各个网络站点上，分布式聚类是海量数据处理的一个重要应用。该文针对基于密度的分布式聚类(DBDC) 算法提出一种改进算法，利用局部聚类获取更佳的代表对象，将代表对象集附带相关信息传送至主站点，用增强的基于密度的聚类算法进 行全局聚类，并更新子站点聚类。理论分析和实验结果表明，该算法在聚类质量和算法效率方面优于DBDC 算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：topmast

  1. 社会网络分析导论

  2. 刘军老师的资料，描述的是一些网络关系，例如：中心度，聚类分析，核心-边缘结构等~~

  3. 所属分类：网络管理

    • 发布日期：2012-03-16
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：myhaode

  1. 数据立方体切片的核心聚类分析方法

  2. 数据立方体切片的核心聚类分析方法：详细介绍数据立方体、聚类模型、核心聚类方法

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2012-11-22
    • 文件大小：601088
    • 提供者：pigasssucker

  1. 模式分析的核方法

  2. 本书详细介绍基于核的模式分析的基本概念及其应用，主要内容包括：主要理论基础，若于基于核的算法，从最简单的到较复杂的系统，例如核偏序最小二乘法、典型相关分析、支持向量机、主成分分析等。还描述了若干核函数，从基本的例子到高等递归核函数，从生成模型导出的核函数(如hmm)到基于动态规划的串匹配核函数，以及用于处理文本文档的特殊核函数等。. 　　本书适用于所有从事模式识别、机器学习、神经网络及其应用的学生、教师和研究人员。 　　模式分析是从一批数据中寻找普遍关系的过程。它逐渐成为许多学科的核心，从神经

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-11-12
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：xuws20

  1. 一个基于K－means方法的聚类

  2. 聚类算法作为数据挖掘中的一种分析方法，它能找到样本相对比较集中的区域。分析了一个基于K-means算法的核心思想和实现过程，使得算法可处理孤立点的分类集，得到最佳的聚类结果。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-03-29
    • 文件大小：97280
    • 提供者：u014419851

  1. 基于植物彩色图像的分割技术的研究

  2. 物的叶子和花瓣组织，对研究植物的生长发育，以及植物的健康状况具有重要的意义。而通常情况下使用图像采集技术可以方便和直观的获取整株植物或者部分植物图像信息，然而仅仅获取了图像还不够，还需要对植物图像中的信息进行图像分割，有效并精确的获得植物图像的叶子、花瓣信息，排除无关信息的干扰，进而为分析植物的生长发育以及健康状况奠定良好的基础，在获得叶子、花瓣信息的时候，最有效的方法便是图像分割方法。 本论文通过研究、分析当前的植物彩色图像的分割技术，设计了一个基于植物彩色图像的分割系统模型，实现植物彩色图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-10
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：programmer0000

  1. 1-CSTPCD 北大核心-基于半监督谱聚类集成的售后客户细分.pdf

  2. 根据汽车售后服务客户细分的目的，以及保修期内客户对车辆的保养情况，构建了RFMD客户细分指标模 型。针对聚类集成算法能充分挖掘数据集的内在结构，以及半监督学习思想利用先验知识指导聚类的优势，将半监 督谱聚类集成（SSSCE）算法应用于售后服务客户细分。与谱聚类（SC）算法和谱聚类集成（SCE）算法相比，SSSCE 算法的客户细分结果较优。对用SSSCE算法细分得到的客户群进行特征分析，并给出相应的保养指导策略。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：nczfkb

  1. 1-CSTPCD 北大核心 汽车4S店TFM客户细分模型及其方法研究.pdf

  2. 针对汽车4S 店客户消费模式不同于其他行业,而传统RFM 模型难以适用于汽车4S 店客户细分的问题,课题组对传统RFM 模型的数据分析指标进行优化改进,形成可适用于汽车4S 店的TFM 客户细分模型. 该模型可依据客户的行为属性通 过K 均值聚类算法进行客户细分,最后随机抽取某汽车4S 店客户数据进行实验验证. 实验结果表明,改进的TFM 模型能够有效细分客户,为汽车4S 店针对不同价值的客户制定相应的个性化服务以及营销策略提供了良好的参考依据.

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：nczfkb

  1. 新型城镇化进程质量测度及区域空间差异分析

  2. 基于新时代背景下新型城镇化的核心内涵,构建出人口、经济、社会、生态宜居、城乡统筹等五个子系统的新型城镇化水平综合评价指标体系。以安徽省为例进行实证分析,运用熵值法对其2005-2014年新型城镇化进程质量进行综合测度,并采用系统聚类法对测算结果进行聚类分析,进而分析其省域空间差异性。结果发现:从时间上看,安徽省新型城镇化水平的发展整体呈不断上升状态;从空间差异上看,其城镇化水平呈中高周低、南高北低的空间格局。最后,根据聚类分析的结果对安徽省16市的新型城镇化发展水平进行具体分类,并给出了相应的对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：347136
    • 提供者：weixin_38621150

  1. 基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估.pdf

  2. 电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在 的连接权值单一以及评价指标单一等问题，利用电力通信网的带宽和距离作为权值，计算电力通信网节点的多种 评价指标：节点强度、节点紧密度以及节点的介数。基于电力通信网节点的多种评价指标，利用快速密度聚类方 法建立电力通信网的节点重要性评估模型，为电网通信的规划做支撑。通过快速密度聚类方法进行无监督的分类， 将节点分为若干个重要性等级。该方法可以有效地改善基于距离的无监督分类方法的不足。利用某省的实际电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：403456
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 大数据背景下基于广义DEA模型和​​R型聚类分析的P2P网络贷款风险评估研究

  2. 互联网金融风险不仅与互联网金融体系本身的运行和发展直接相关，而且由于其快速的发展速度和发展规模，对国家的宏观经济运行也具有非常重要的影响。 截至2017年2月，共有2335个网络贷款平台，其中存在55个问题平台。 该事件，类似于平台负责人潜逃资金，由于监管不严，信用风险等经常发生。 因此，科学地评估互联网的财务风险非常重要。 本文以排名前100位的P2P网络贷款平台风险控制为研究对象，获得了网络贷款家庭的等级认证。 评价指标体系由三个维度构成，分别为：流动性风险，市场风险和信用风险。 利用R型聚

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38629042

  1. 页岩气产业国际专利情报分析

  2. 页岩气是一种重要的、清洁的非常规天然气资源。Innography是ProQuest Dialog公司推出的专利信息检索和专利分析软件,具有快速挖掘核心专利的功能。本文利用Innography专利分析工具,结合专利情报分析理论,对世界页岩气专利进行申请趋势分析、区域分析、IPC分析、主要专利权人分析、核心专利分析及文本聚类分析。研究指出美国是页岩气领域的技术强国,中国起步较晚,处于起步阶段,但发展较快,是全球申请专利数量增长最快的国家,有广阔的发展前景。通过研究页岩气的专利现状、发展及竞争态势,以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38618784

  1. 国际贸易网络的拓扑演化与聚类结构分析

  2. 研究全球一体化进程中世界贸易格局的演化对我国制定对外贸易政策和新时期的外贸发展战略，以抓住经济全球化带来的机遇来提升我国的国际市场地位和保障我国外贸稳定增长的态势具有重大意义。为此，利用联合国商品贸易统计数据构建国际贸易网络，并采用社会网络分析方法研究2000~2010年国际贸易网络的结构演化。分析发现，十年来国际贸易网络的核心国家几乎没有增加。此外，通过分析中心性介数和节点强度作为参量的聚类算法发现，从微观角度看，个别国家的国际贸易地位随时间的演化明显提升；从宏观层面来看，贸易网络仍然表现出稳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：309248
    • 提供者：weixin_38569203

  1. 稀疏子空间聚类综述

  2. 稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)是一种基于谱聚类的数据聚类框架.高维数据通常分布于若干个低维子空间的并上,因此高维数据在适当字典下的表示具有稀疏性.稀疏子空间聚类利用高维数据的稀疏表示系数构造相似度矩阵,然后利用谱聚类方法得到数据的子空间聚类结果.其核心是设计能够揭示高维数据真实子空间结构的表示模型,使得到的表示系数及由此构造的相似度矩阵有助于精确的子空间聚类.稀疏子空间聚类在机器学习、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域已经得到了广泛的研究和应用,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38526612

  1. 基于谱聚类的振动多模态信号幅谱分割研究与应用

  2. 在振动信号模态分析中，模态分离是一个核心的研究问题。在强噪声下频域的模态峰往往受到 强烈的干扰，导致模态参数的提取精度下降，甚至产生模态主频误判。针对在较强噪声情形下，采用谱聚 类算法对振动频谱进行宏观聚类，提出了一种新的幅谱分割方法。首先按照波峰概念把振动信号幅谱分割 成波峰的集合。把每个波峰看成一个待聚类的样本，引用谱聚类进行波峰聚类。构建波峰相似度函数、拉 普拉斯矩阵和聚类算法，引入谱聚类算法进行波峰自动聚类，聚类的结果就是宏观上的单模态大峰。仿真 试验表明，这种幅谱波峰分割的谱聚类算法能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：392192
    • 提供者：weixin_38573171

  1. 基于自动快速密度聚类的新型群体检测与分析方法

  2. 组级人群行为分析是一种新的有前途的方法，在视频监视和了解人群方面具有重要的应用。 但是，很少研究人群中某个群体的具体定义。 本文为人群领域中的群体提出了完整合理的定义，并提出了一种快速，自动的群体检测方法。 首先，使用自动快速密度聚类（AFDC）查找组核心，然后根据相干邻居不变性的性质对其进行精炼。 这种检测方法更适合于具有任意形状和不同密度的组，这是因为组核心是通过相干的邻居进行精炼的。 对数百个公共场景的视频片段进行的实验表明，该方法具有出色的检测性能和诱人的统计结果。 特别是，一个组中的人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38745233

  1. CNN：一个用于通用邻域聚类和核心集马尔可夫状态模型估计的Python程序包-源码

  2. 共同近邻（CNN）聚类 笔记 该项目目前处于Alpha状态。 将来可能会更改实现。 检查示例和文档以获取最新信息。 集群 所述cnnclustering Python包提供了一个灵活的接口聚类算法使用C ommon-Ñearest-Ñeighbours。 虽然该方法可以应用于任意数据，但此实现是在“分子动力学”模拟的处理轨迹背景之前完成的。 在这种情况下，聚类结果可以作为构建核心集马尔可夫状态（cs-MSM）模型的合适基础，以捕获潜在分子过程的基本动力学。 有关用于cs-MSM估计的工具，请参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42109925

  1. 基于低秩正则化异构张量分解的子空间聚类算法

  2. 张量分解是解决高维数据分析问题的有力工具。传统张量Tucker分解模型多采用各项同性假设，即各个因子矩阵具有相同的约束条件(例如正交、非负等)，但该种假设不适用于异构张量数据分析。本文提出了一种基于低秩正则化的异构张量分解(LRRHTD)算法，并用于子空间聚类任务。低秩正则化的异构张量分解核心思想是对原始张量寻求一组正交因子矩阵的集合，将高维张量映射到低维的潜在子空间中，同时在最后的因子矩阵上引入低秩约束以获得可用于聚类的全局低秩结构表征。此外，设计了一种基于增广拉格朗日乘子的优化方法对所提算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38712548
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