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密度聚类是数据挖掘和机器学习中最常用的分析方法之一,无须预先指定聚类数目就能够发现非球形聚类簇,但存在无法识别不同密度的相......
一、立项背景城乡规划管理是重要的政府职能,其中城乡规划用地是城市各类建设活动的载体,是城乡规划管理的核心对象,城乡规划用地......
在体验经济的时代下,医药产品设计由传统的以医药产品为核心对象转变成以用户为中心,研究用户的需求,并且延伸到医药产品之外的生......
当前全国范围内开展群众路线教育活动,在新形势下贯彻落实群众路线,不但需要深入了解群众路线的具体涵义以及重要意义,更加需要探......
聚类分析是数据挖掘领域中一个最重要的构成部分。在数据挖掘过程中,无需使用任何先验知识,聚类分析的目标是将聚类簇内的数据对象......
学位
管理,不管是企业,还是市场,管理的核心对象始终离不开人,人是管理的基本对象和根本。制度是管理的基本工具,然而,管理光有工具不行......
横井小楠出生于日本江户末期的一个下级武士家庭。耳闻目睹当时溺于高远空疏之谈、流于训诂诵之末的治学风气,小楠强烈地批判束缚......
由题目切入开头,也是常用的文章开头法。这种开头法会使文章显得内容集中,行文简洁。1.开头点题,引出记叙核心开篇第一句话紧扣题......
美国历史学家娜塔莉·泽蒙·戴维斯是16世纪法国史和早期近代社会文化史研究的权威,在妇女史研究领域具有相当重要的影响力。其妇......
目的浅谈经导管栓塞治疗急性消化道出血临床研究。方法随机选取2014年4月至2016年4月这两年间我院收治的78例急性消化道出血患者为......
美学研究的核心对象是人类特有的审美活动,它是主体人对客体世界的精神消费活动,主体与客体之间是一种价值关系。这种消费方式和价......
Ajax是当今最为热门的浏览器端开发技术之一,简单的来说,它是众多成熟技术的集合。Ajax的出现,为传统开发技术带来全新的应用方式,......
现在一些地方部门反腐方式虽然不断翻新,反腐制度不断出新,可效果并不十分理想。这不,继一些地方推出扑克牌反腐、贺年卡反腐和廉......
随着2011年7月18日最后一期《伟大历程》在《新闻联播》节目中如期播出，我们所承担的建党90周年系列报道正式收官。在这次报道中，除......
党的十七大提出了要深入学习实践科学发展观。在企业中开展学习实践科学发展观活动的根本目的就是要提高实践科学发展观的能力,党......
5月9日,国务院针对资本市场发布《关于进一步促进资本市场健康发展的若干意见》,市场称之为新“国九条”。新“国九条”对发展多层......
在思想政治教育的众多对象中，领导干部往往作为核心对象，甚至是“第一对象”来进行探讨。领导干部的素质关系到社会主义事业的成败和......
针对现有的空间向量模型在进行文本表示时忽略词条的位置和词条间关系的问题,提出了一种基于相对密度的多耦合文本聚类算法。在基......
传统属性空间的密度聚类算法仅考虑对象属性取值相似度,网络空间密度聚类算法仅关注对象间关系紧密度。针对两类算法的不足,提出一......
介绍一种既有软件系统集成的新方法,并给出在C++下的关键实现代码。...
分析了现代医学图书馆服务的核心对象及其信息需求特点，针对图书馆服务对象的个性化服务要求，提出了提高个性化服务的措施，如扩大馆藏......
<正>《中国革命与建设基本问题》(以下简称《革建》)作为一门新的学科,其研究对象如何界说?这是马克思主义理论建设、马列主义公共......
对编辑学研究对象的考察,必须建立在编辑系统的构成要素和编辑系统的运行过程基础之上进行。因此,编辑学的研究对象包括核心对象和......
对外交流是高校学报在期刊转企改制背景下需要着重发展的一项业务。针对高校学报对外交流的核心对象进行了全面的归纳,提出若干实......
近日,索贝发布MOC融媒办公生产平台。MOC融媒办公生产平台采用可视化流程配置引擎,灵活适配不同业务流程,并以选题为核心对象生成......
对脱硫脱碳装置的原料分离系统、胺液再生系统、酸气冷却等方面进行了分析,注意其工艺设计方案。以及对净化工艺流程中的塔、容器......
摘要：聚类分析是数据挖掘的重要方法。该文阐述了基于密度聚类分析的基本概念及其经典的算法思想，并提出了一种基于边界对象进行聚类......
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医院的图书馆所服务的对象主要是本院医务工作者,因此具有比较显著的需求特征。医院图书馆应利用多种现代化的的服务手段,转变服务......
<正>中国光大银行早在2008年就启动了全行数据标准化工作,并于2012年开展数据体系规划及实施路线图的制订,依照"以数据质量为核心......
本文介绍了我市同城清算系统的设计和实现。首先,我们简要的介绍了同城清算系统所要处理和解决的业务问题,分析了我市现有同城清算......
针对DBSCAN算法时间性能低效的问题，分析快速聚类过程中丢失对象的原因，提出一种新的改进算法IF—DBSCAN。该算法在不丢失对象的基础......
DBSCAN算法是基于密度的聚类算法,传统的DBSCAN聚类算法在聚类过程中需要遍历核心点邻域里的点,这就大大增加了DBSCAN算法的运行时......
针对DBSCAN算法需用户设置参数值、易产生挖掘结果偏差等不足,提出改进算法DBTC(density-basedtext clustering),该算法不仅能够发......
传统基于划分的聚类算法需要人工给定聚类数,且由于算法采取刚性划分,可能会导致将较大或延伸状的聚类簇分割的现象,导致错误的聚......
