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  1. 文本聚类综述(2008)pdf

  2. 本文首先讨论了文本聚类(Textclustering,的应用,然后对文本聚类算法、聚类关健技术进行了综述。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-06
    • 文件大小:540672
    • 提供者:kaiyan0308
  1. 贝叶斯层次聚类及其在文本挖掘中的应用

  2. 贝叶斯层次聚类及其在文本挖掘中的应用反反复反复反复反复反复反复反复
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-05-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qxde01
  1. 聚类(学生成绩)c++

  2. 聚类(学生成绩),应用c++来分类学生成绩!
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2009-05-14
    • 文件大小:4096
    • 提供者:findstone2008
  1. 聚类与关联规则挖掘算法及其应用研究

  2. 摘要: 该文介绍了数据挖掘中两种重要的算法: 1) 发现数据分布和隐含模式的聚类算法; 2) 应用最为广泛的挖掘方法之一关联规则 挖掘算法, 并就它们在应用型院校本科教学评估中的应用进行了研究。 关键词: 数据挖掘; 聚类; 关联规则; 置信度; 支持度
  3. 所属分类:其它

  1. 基于均值聚类的车牌定位与识别系统(注释版)

  2. 这个程序是基于Delphi的车牌识别程序,完全可以应用到其他用途,比如我就用来做点表识别系统,主要远离就是利用聚类处理图像,然后定位所需要的区域,分割,识别 程序的关键部分我都加了注释,大家都可以看懂 ,有什么不清楚的地方可以找我咨询
  3. 所属分类:Delphi

    • 发布日期:2009-06-04
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:pisces_mary
  1. 论文:改进K_Means算法在文本聚类中的应用.nh

  2. 改进K_Means算法在文本聚类中的应用.nh 要用cnki的阅读器打开
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-06-08
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:mb25chen
  1. FCM CFCM 聚类算法 C++ 实现

  2. FCM算法是应用最广泛的聚类分析方法之一,CFCM也是模糊数学中的一种聚类分析算法。 现在给出的这两个算法是C++代码实现的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-06-09
    • 文件大小:58368
    • 提供者:xtjextje
  1. 基于聚类的Web挖掘及电子商务应用

  2. 摘 要 在电子商务蓬勃发展与广泛应用的同时, 所有电子商务决策者们都面临着一 个棘手的问题:如何在不涉及用户隐私的情况下对网站上的海量信息进行挖掘, 并将挖掘结果应用于电子商务决策支持, 以此来提升电子商务竞争力?Web数据 挖掘技术由此而诞生。Web数据挖掘作为电子商务系统的一项重要应用技术,为 电子商务公司的商业决策提供强有力的支持。但是,目前国内的大多数中小型电 子商务企业,其电子商务发展还不是很完善,对将 Web 数据挖掘技术与电子商 务结合为电子商务提供决策支持方面, 无论是理论研究
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2009-06-11
    • 文件大小:666624
    • 提供者:yul2002
  1. K-means聚类算法在入侵检测中的应用

  2. 提出了一种基于聚类分析方法构建入侵检测库的模型,实现了按K-平均值方法建立入侵检测库并据此划分安全等级的思想。该检测系统的建立不依赖于经验数据,能自动依据原有数据对入侵行为进行重新划分。仿真实验表明,该方法具有较强的实用性和自适应功能。 关键词:网络安全;入侵检测;数据挖掘;聚类分析;K-平均值
  3. 所属分类:网络安全

    • 发布日期:2009-06-26
    • 文件大小:179200
    • 提供者:liangjian820
  1. 数据流挖掘中的聚类算法综述

  2. 摘 要: 近期,随着诸如实时监控系统、网络入侵检测和web上用户点击流等动态的应用环境源源不断地产生海量的、时序的、快速变化的和潜在无限的数据流,对数据流挖掘的研究变得重要而富有意义。聚类分析作为数据流挖掘领域的一个重要问题,在近期被高度重视和广泛研究。由于数据流模型不同于传统数据集的特殊性质,新的要求和挑战应运而生。本文对数据流挖掘中各种聚类分析算法和处理框架做了综述。文章力图回顾数据流聚类分析领域的最近发展水平,提供给读者该领域的一个清晰的蓝图。为了实现这个目标,我们将首先介绍数据流聚类的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-02
    • 文件大小:769024
    • 提供者:aonu
  1. 聚类在图形上的应用和实现

  2. 这个主要是介绍如何聚类,这样聚类,并运用在图形上股份大概个人股天然钙认同感人体
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-07-05
    • 文件大小:854016
    • 提供者:meiwanlanjun
  1. Matlab 实现的FCM聚类算法

  2. 用Matlab 实现的FCM聚类算法,在图像领域有广泛的应用前景!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-07
    • 文件大小:17408
    • 提供者:guojunen
  1. 一种将聚类分析应用于能力验证的文章

  2. 建立了一种基于对能力验证数据进行聚类分析的方法,克服了以往采用稳健统计方法处理的层次性和深度不足的缺陷,可将参加实验室按测试结果及相似性进行分组,便于对检测过程存在问题的查找和分析,也有利于检测实验室对自身测试水平的认识和评价。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-07-13
    • 文件大小:347136
    • 提供者:sino_academy
  1. 基于聚类分析的K-means算法研究及应用.pdf

  2. 基于聚类分析的K-means算法研究及应用.pdf 基于聚类分析的K-means算法研究及应用.pdf
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-08-12
    • 文件大小:260096
    • 提供者:oxwangfeng
  1. matlab做聚类分析的函数应用

  2. matlab做聚类分析的函数应用matlab做聚类分析的函数应用matlab做聚类分析的函数应用matlab做聚类分析的函数应用matlab做聚类分析的函数应用matlab做聚类分析的函数应用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-07-18
    • 文件大小:7168
    • 提供者:franking_2008
  1. 基于SOM算法的中文文本聚类

  2. 文本挖掘是数据挖掘领域中一个热门的研究方向。在文本挖掘领域中,文本聚类技术有助于缩小数据搜索空间,提高查询精度。作为一种无监督的机器学习方法,文本聚 类技术己经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段,为越来越多的研究人员所关注。可以说,文本聚类的研究具有重要的理论意义和实际使用价值。自组织特征映射神经网络SOM在聚类应用中具有自组织映射、可视化好、计算效率高、聚类效果好等良好特性。因此,本文将SOM神经网络应用到中文文本聚类中,研究其在文本聚类中的有关特性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-04-21
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:tomcatsg
  1. 对聚类及聚类评价若干问题的研究

  2. 本文详述了各类聚类方法基本原理,实现形式,及各种聚类方法的优缺点对比,本文是一篇优秀的博士毕业论文
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2011-11-22
    • 文件大小:1012736
    • 提供者:sdliufengqin
  1. C++实现模糊聚类算法 模糊聚类应用举例

  2. 使用VC2008编写,用于VC6.0可能会产生一些简单的错误,做出相应的修改即可! 这是一个针对学生成绩排名的聚类算法应用实例,里面提供了计算相似矩阵的两种算法(绝对值减数法,最大最小值法),还给出了计算传递闭包的函数,以及计算截集、由截集计算排名的经典函数。 排名的效果相当好,经我检验,实现的功能是不错的。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2008-09-18
    • 文件大小:15360
    • 提供者:lauo1188
  1. ClustOmics:共识聚类应用于多组学疾病分型-源码

  2. 安装 从下载并安装Neo4j Desktop。从应用程序中,创建一个新项目,并通过“添加-添加本地DBMS”在该项目中创建本地数据库:设置数据库名称,密码和数据库的Neo4j版本(已测试版本:4.0.6)。默认情况下,连接到数据库的用户名是“ neo4j”。创建数据库后,单击它,转到“插件”,然后安装“ APOC”和“ Graph Data Science” Neo4j库。打开数据库设置文件(“ ...”轨道),然后检查是否对以下行添加了注释,如果没有,请对其进行注释。 #dbms.conne
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:weixin_42117224
  1. 快速增量光谱聚类算法的图像分割

  2. 聚类旨在将给定的数据点集合分为多个聚类,而无需借助任何先验知识。 由于其在数据挖掘中的重要应用,已经开发了许多用于聚类的技术。 作为最流行的现代聚类算法之一,频谱聚类易于实现,可以通过标准的线性代数软件有效地解决,并且通常优于传统聚类算法(例如k-means算法)。 但是,它不能很好地扩展到通常具有数百万个项目的现代大型数据集。 为了部分地克服此缺点,在本文中,我们提出了一种基于集成的快速增量光谱聚类算法,该算法专门为图像分割任务而设计。 该算法首先将给定的大型数据集划分为几个较小的分区,然后将
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:310272
    • 提供者:weixin_38711740
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