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  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-01-14
    • 文件大小:81920
    • 提供者:iihdd
  1. 改进的模糊C_均值聚类算法研究.pdf

  2. 改进的模糊C_均值聚类算法研究 有关聚类算法的研究,刊载
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-12-21
    • 文件大小:381952
    • 提供者:jardonpwt23
  1. 数据挖掘中的聚类算法研究.doc

  2. 数据挖掘中的聚类算法研究.doc 数据挖掘中的聚类算法研究.doc
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-07-28
    • 文件大小:348160
    • 提供者:zhoubl668
  1. 聚类算法研究

  2. 聚类算法研究 据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一,在识别数据的内在结构方面具有极其重要的作用.聚类主 要应用于模式识别中的语音识别、字符识别等,机器学习中的聚类算法应用于图像分割和机器视觉,图像处理 中聚类用于数据压缩和信息检索.聚类的另一个主要应用是数据挖掘(多关系数据挖掘)、时空数据库应用(GIS 等)、序列和异类数据分析等.此外,聚类还应用于统计科学.值得一提的是,聚类分析对生物学、心理学、考古学、 地质学、地理学以及市场营销等研究也都有重要作用[1−3]. 本文一方面从算法思
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-03-06
    • 文件大小:883712
    • 提供者:comaple
  1. K-means聚类算法研究及应用.

  2. K-means聚类算法研究及应用
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-05-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:baorain99
  1. 基本web数据挖掘中的聚类算法研究

  2. 基本web数据挖掘中的聚类算法研究,强烈推荐,不下后悔!
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-10-20
    • 文件大小:156672
    • 提供者:jiaquanjia
  1. K_means聚类算法研究及应用

  2. 通过K_means聚类算法研究及应用来实现客户细分
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-03-12
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:ling184362765
  1. 聚类算法研究

  2. 对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法, 从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主 要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同 的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待 解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-03-27
    • 文件大小:687104
    • 提供者:u010059368
  1. 标签共现的标签聚类算法研究

  2. 这是一篇标签共现的标签聚类算法研究论文。有需要的可以下载看看,我看过了对我很有帮助、
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-04-15
    • 文件大小:601088
    • 提供者:qq_17409793
  1. 基于有限覆盖的混合属性数据聚类算法研究

  2. 基于有限覆盖的混合属性数据聚类算法研究,谢璐璐,罗汉,现有的大部分处理混合属性数据的聚类算法普遍存在聚类的准确率不够高、稳定性差等问题,本文根据混合属性集的特点,针对其准确率
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-03
    • 文件大小:485376
    • 提供者:weixin_38632046
  1. 基于改进粒子群和K-Means的文本聚类算法研究.pdf

  2. 基于改进粒子群和K-Means的文本聚类算法研究.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-06-24
    • 文件大小:216064
    • 提供者:anitachiu_2
  1. 基于网格密度的聚类算法研究

  2. 随着互联网以及计算机技术的不断发展,现实中所需要研究数据的数量不断增长,如何更好的将所要研究的数据进行有效划分,进而降低维度或者是降低数据量成为了数据挖掘研究的热点。针对传统聚类算法的缺点,提出了基于网格密度的聚类算法,能够提高数据运算速度并且有效解决了边界模糊的问题。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-05
    • 文件大小:140288
    • 提供者:weixin_38551376
  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:songzailu6482
  1. 多层无线异质传感网络的高效节能预测聚类算法研究

  2. 无线传感网络设计主要是减少能源消耗,延长网络生存时间。介绍了一种异质传感网络应用于现存聚类算法的研究,并提出了一种高效节能的预测聚类算法,此算法能适应能源和目标异质的传感网络。根据各种因素(如能源和通信成本),该算法能使节点选择簇头。相对于具有较低剩余能源的节点,具有较高剩余能源的节点成为簇头的概率较大,因此可以均匀消耗网络能源。为了减少聚类阶段进行广播时的能源消耗和延长网络生存时间, 建立了一种用于常规数据采集节点的能源消耗预测模式。仿真结果表明,相对于目前聚类的算法,该算法可实现更长传感网络
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:634880
    • 提供者:weixin_38625599
  1. 电力通信大数据并行化聚类算法研究

  2. 随着电力通信技术的发展,产生了大量分布式电力通信子系统以及海量电力通信数据,在海量数据中挖掘重要信息变得十分重要。聚类分析作为数据并行化处理和信息挖掘的一个有效手段,在电力通信中得到了广泛的应用。然而,传统聚类算法在处理海量电力数据时已不能满足时间性能的要求。针对这一问题,提出了一种基于MapReduce模型的并行化k-medoids聚类算法,首先采用基于密度的聚类思想对k-medoids算法初始点的选取策略进行优化,并利用Hadoop平台下的MapReduce编程框架实现了算法的并行化处理。实
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:375808
    • 提供者:weixin_38717843
  1. 基于三支决策的谱聚类算法研究

  2. 基于三支决策的谱聚类算法研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:461824
    • 提供者:weixin_38647822
  1. 基于空间实体约束的空间聚类算法研究

  2. 空间实体的存在对空间聚类分析产生重要的影响,传统的空间聚类分析中没有考虑空间实体的约束作用,从而影响了聚类结果。本文在总结了以往的空间聚类算法的基础上,提出了一种改进的基于空间邻接关系的空间聚类算法,该算法将空间邻接关系和空间实体作为约束条件嵌入到整个聚类过程中,使得数据对象的归类受到"就近原则"和"约束条件"的双重限制。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:448512
    • 提供者:weixin_38566180
  1. 扩散模式的聚类算法研究

  2. 扩散模式的聚类算法研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38704156
  1. 一种面向大数据集的粗粒度并行聚类算法研究

  2. 一种面向大数据集的粗粒度并行聚类算法研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38614484
  1. K-means 聚类算法研究综述

  2. 总结评述了K-means 聚类算法的研究现状,指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法,指出了K-means聚类的进一步研究方向。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:1033216
    • 提供者:weixin_38639237
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