K-Modes算法相关论文
为了提高文本聚类的性能,采用k-modes算法进行文本聚类,并采用知识图谱进行样本预分析,以提高k-modes的文本聚类适用度.采用知识图......
随着社会的进步和经济水平的不断提高,航空运输的需求不断增加。面对日益增长的航空运输需求,如何提高效率、减少航班延误、降低社......
信息时代最明显的特征之一就是各类数据的爆炸式增长，如何从海量数据中发现有价值的知识，成为人们日益关注的问题。为解决这一问题，数......
近年来符号型数据的无监督学习在模式识别、机器学习、数据挖掘和知识发现等诸多领域,起着愈来愈重要的作用。为了有效地挖掘符号......
学位
文中提出了一种改进的k-prototypes算法,该算法可以解决具有数值和分类混合类型数据的聚类问题,将它应用于对某高校网站的Web服务......
距离度量是聚类算法的基础，它对算法的效果有很大的影响．然而分类型数据的聚类是学习算法中重要而棘手的问题．传统的k-modes算法采用0......
给出了对Web页面进行智能个性化检索的系统结构和实现原理，采用Agent技术和用户手工调整相结合的方法确定用户检索的个性化模式，通过......
聚类是数据挖掘中重要的技术之一,它是按照相似原则将数据进行分类。然而分类型数据的聚类是学习算法中重要而又棘手的问题。传统......
文中提出了一种改进的k-prototypes算法，该算法可以解决具有数值和分类混合类型数据的聚类问题，将它应用于对某高校网站的Web服务器......
随着信息技术的迅猛发展,数据的规模与日俱增、类型日益复杂,如何对现实中海量数据进行有效的处理、分析和应用成为迫在眉睫的课题......
随着大数据、云计算、人工智能等技术在各高等学校数字化校园、智慧化校园建设的广泛应用。在教育大数据环境下,高校用好这些数据,......
为改善传统K-modes在无序分类数据聚类中忽略多属性和属性间差异的问题,以及解决算法在高维和动态增量数据聚类的应用,提出基于Spa......
本文给出了对Web页面进行智能个性化检索的系统结构和实现原理,采用Agent技术和用户手工调整相结合的方法确定用户检索的个性化模......
随着计算机网络的飞速发展,各行各业每天都产生大量数据。为了大量数据中提取有效信息,衍生了数据挖掘技术。聚类分析是数据挖掘领......
为解决K-modes算法初始化k簇时误差率较高和KNN(K最近邻算法)算法面对大样本数据量时分类不准确的现状,分析传统的K-modes算法从k......
在大数据时代,各种类型数据的收集、存储、分析和发布变得简单便利,信息的传播速度也呈现出一种速度快、形态多、范围广的特性,大......
卫生计生系统的死因登记数据存在巨大的价值,如何有效的挖掘出区域死因登记数据中的价值值得研究。本文主要研究如何将数据挖掘技......
目前,公安系统的信息化建设已具有相当规模,但是多数应用系统仍停留在查询、统计等简单和传统功能上,缺少对数据的深层次分析,公安......
聚类分析是数据挖掘的重要研究内容,通过聚类,将繁琐大量的数据集有效的划分成为一系列的子类,使得同一子类中的对象彼此相似,而不......
本文主要针对生物医学领域数据聚类方法及其应用展开研究：1.提出了一种共调控基因的聚类方法。方法分为两个部分，一是提出一种可以考......
Michael K.Ng等人提出了新K-Modes聚类算法,它采用基于相对频率的启发式相异度度量方法,有效地提高了聚类精度,但不足的是在计算各......
计算机技术的快速发展和GPS(Global Position System)设备的广泛应用,使记录车辆的轨迹信息变成了一项极其重要的工作。车辆的轨迹......
本文以山西医科大学图书馆2017年12月—2018年12月的读者借阅记录为数据源,预处理后采用K-modes算法、Apriori算法及K-modes+Aprio......
传统的K-modes算法采用简单的属性匹配方式计算同一属性下不同属性值的距离,并且计算样本距离时令所有属性权重相等。在此基础上,......
传统K-modes算法在分类属性聚类中有着广泛的应用,但是传统算法并不区分有序分类属性与无序分类属性。在区分这两种属性的基础上,......
