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  1. Using Co-clustering for Predicting Movie Rating in Netflix

  2. 联合聚类的文章，Using Co-clustering for Predicting Movie Rating in Netflix

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-26
    • 文件大小：110592
    • 提供者：yl_l101

  1. 自适应多克隆聚类算法及收敛性分析

  2. 自适应多克隆聚类算法及收敛性分析 基于matlab 由各学校精英毕业生联合验证

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2014-04-21
    • 文件大小：470016
    • 提供者：sinat_14845425

  1. 采用属性聚类的高维子空间聚类算法_牛琨

  2. 为了解决现有子空间聚类算法时间复杂度偏高以及 对输入参数敏 感的问题, 提出了 一种基于 属性聚类方 法的高 效子空间聚类算法. 算法首先通过计算每个属性的基 尼值来过滤冗 余属性, 而后通过 基于二维 联合基尼值 的关系函数建立非冗余属性的关系矩阵, 以衡量任 意 2 个非 冗余属性的相 关度, 进而在关系 矩阵上应 用可产生交 叠的聚 类算法, 聚类结果即为所有兴趣度子空间的候选集合 , 最后调用聚类算法得到 所有存在于 这些子空 间内的簇.在人工数据集 和真实数据集上的实验表明, 新算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-23
    • 文件大小：335872
    • 提供者：fanfan_121

  1. 一种结合紧致性与分离性的模糊联合聚类算法

  2. 为了同时对数据对象和特征进行聚类分析以提高聚类准确率,在模糊紧致性和分离性算法(fuzzy compactness and separation,FCS)基础上,提出一种结合类内紧致性和类间分离性的模糊联合聚类算法(fuzzy compactness and separation co-clustering,FCSCC)。该算法在FCS的基础上增加了对特征维度的隶属度关系与熵最大化原理,能够在数据对象和特征2个维度上同时聚类。为验证该算法的有效性,另选择了3种算法在5个数据集上进行了对比实验,结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：326656
    • 提供者：weixin_38637805

  1. 基于co-ICIB联合聚类的舆情监测系统设计

  2. 基于co-ICIB联合聚类的舆情监测系统的设计为舆情信息库,它通过联合聚类等数据挖掘算法可以快速及时地发现新的*热点.当*热点被确认,即在互联网上真正成为一个备受关注的话题时,文本分类算法可以将同一话题内的信息归类,有助于跟踪舆情的发展趋势.该舆情监测系统可为舆情监管部门提供原始舆情资料、数据性图表和建议性分析.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：843776
    • 提供者：weixin_38720756

  1. 具有全兼容性，灵活性和鲁棒性的亲和力和惩罚联合约束谱聚类

  2. 现有的半监督频谱聚类方法有两个主要缺点，即要么无法应对多种监督，要么有时表现出不稳定的效果。为了解决这些问题，有两种归一化的亲和力和惩罚联合约束谱聚类框架及其相应的算法，分别称为I型亲和力和惩罚联合约束谱聚类（TI-APJCSC）和II型亲和力和惩罚联合约束谱本文分别提出了聚类（TII-APJCSC）。 TI指I型，TII指II型。本文的意义有四个方面。首先，得益于独特的亲和力和惩罚联合约束策略，TI-APJCSC和TII-APJCSC都比现有方法有效得多。其次，TI-APJCSC和TII-AP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38527987

  1. LTE系统下Cloud-RAN网络中基站聚类和波束赋形设计的联合优化

  2. LTE系统下Cloud-RAN网络中基站聚类和波束赋形设计的联合优化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：477184
    • 提供者：weixin_38520275

  1. 聚类集成：具有基于路径的变换的两级定义的联合矩阵

  2. 聚类集成：具有基于路径的变换的两级定义的联合矩阵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38646645

  1. 基于压缩感知和聚类的无线传感器网络数据聚合

  2. 无线传感器网络（WSN）受资源和能源限制。 扩展安全性是一个关键问题。 通过节省能量来延长网络寿命。 传感数据通常表现出一定程度的相关性。 具体而言，由于附近的传感器节点的读数可能具有较高的空间相关性类似的环境。 本文提出了一种新的数据聚合方法来有效地减少大型监控传感器网络的通信成本和延长的网络寿命。 这该方法联合利用压缩感知（CS）和聚类通过收集信号来收集信号在数据收集点获得少量样本，以获得足够准确的近似值尽可能少地消耗能量的空间场。 为了说明这一理论，数值模拟是进行合成的传感器数据。 结果证

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：343040
    • 提供者：weixin_38653385

  1. 使用超聚类的基于超立方体的高维索引

  2. 高维索引结构。首先通过联合在基于“过滤-精炼”（过滤器和优化）的查询过程中，计算查询点与各个类之间的距离下界，实现对聚类的有效过滤。为了提高距离下界对真实距离的逼近能力，采用了一种基于统计优化的超立方体区域描述方法SOHC2（基于统计优化的超多维数据集），能够更加有效地缩小搜索空间，提高查询性能。理论分析和实验结果都表明，SOHC2的查询性能明显优于其他索引方法，适合大规模高维数据的查询；与同类索引结构索引，查询速度能够提高3倍以上。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1018880
    • 提供者：weixin_38690522

  1. 通过联合稀疏和共享小波的稀疏字典学习对高光谱图像进行聚类

  2. 稀疏子空间聚类（SSC）算法在高光谱图像聚类中取得了令人印象深刻的性能。但是，使用包含噪声的原始样本来构造字典。 此外，SSC代表每个信号，而忽略了高光谱像素之间的关系。 为了克服这些问题，我们提出了一种用于高光谱图像聚类的稀疏词典学习方法，该方法将联合稀疏性和共享小波相结合，以提高学习词典的表达能力。 首先，我们将共享的小波作为基础字典并入统一的联合稀疏约束优化模型，以从高光谱图像的光谱和上下文特征中学习结构化的稀疏字典。 然后，基于学习到的稀疏字典，采用稀疏表示系数构造图的非负亲和度矩阵。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38637093

  1. 使用双自动编码器网络的深度光谱聚类

  2. 最近，聚类方法在学习和视觉方面吸引了越来越多的关注。 深度聚类将嵌入和聚类结合在一起，以获得用于聚类的最佳嵌入子空间，与传统的聚类方法相比，它可以更有效。 在本文中，我们提出了一种用于判别性嵌入和频谱聚类的联合学习框架。 我们首先设计一个双重自动编码器网络，该网络对潜在表示及其嘈杂的版本实施重构约束，以将输入嵌入到潜在空间中进行聚类。 这样，学习到的潜在表示可以对噪声更鲁棒。 然后，利用相互信息估计从输入中提供更多的判别信息。 此外，采用深谱聚类方法将潜在表示嵌入到特征空间中，然后对其进行聚类，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38735804

  1. 基于加权联合矩阵的演化聚类算法

  2. 基于加权联合矩阵的演化聚类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38608379

  1. 基于谱聚类的词和文档的联合聚类

  2. 基于谱聚类的词和文档的联合聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：224256
    • 提供者：weixin_38527987

  1. 具有高阶联合特征和聚类集成的大规模社交网络的隐写分析

  2. 具有高阶联合特征和聚类集成的大规模社交网络的隐写分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38691006

  1. 通过联合非负矩阵分解实现加权多视图数据聚类

  2. 通过联合非负矩阵分解实现加权多视图数据聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：233472
    • 提供者：weixin_38653602

  1. 联合模糊聚类和拟蒙特卡罗重采样的群目标跟踪算法

  2. 联合模糊聚类和拟蒙特卡罗重采样的群目标跟踪算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38566180

  1. 使用多个非负矩阵分解对时间戳数据进行聚类

  2. 时间戳数据在我们的日常生活中无处不在，例如Twitter数据，学术论文和sensor.data。 在带有时间戳的数据集中查找聚类及其演化趋势越来越受到研究人员的关注。 但是，大多数现有方法只能解决数据集的聚类问题，而没有几乎所有数据对象都固有的带时间戳信息。 实际上，不仅可以通过将时间戳信息有效地合并到大多数数据集的聚类过程中来提高性能，而且我们可以利用时间信息找到聚类的演化趋势。 在本文中，我们介绍了一种对时间戳数据进行聚类的方法，并通过使用随时间平滑约束的多重非负矩阵分解（MNMF）来发现聚

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38672739

  1. 非线性相关的失效数据联合聚类分析与预测

  2. 非线性相关的失效数据联合聚类分析与预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：874496
    • 提供者：weixin_38609089

  1. 能量谱效率优化：车辆通信中的能量谱效率优化：基于联合聚类和定价的鲁棒功率控制方法-源码

  2. 能源光谱效率优化 该项目包含以下论文的MATLAB代码。 如果发现有任何帮助，请考虑将其引用。 Y. Xie，X。Z. Liu，KY Chan和X. Guan，“车辆通信中的能量频谱效率优化：基于联合聚类和定价的鲁棒功率控制方法，” IEEE车辆技术学报，doi：10.1109 / TVT。 2020.3021478。 ●请从主文件“ main_optimalpower.m”开始，复制图。 论文中的3和4。 ●所有其他（功能）文件在主文件中调用。 ●本文中的其他图形应易于使用提供的功能文件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42113754
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