高维数据聚类相关论文
数据挖掘是一种可以在数据库上挖掘有用信息的技术,这些信息被称为知识,所以数据挖掘又称知识发现。从大量数据中挖掘出的知识可用......
高维数据聚类是数据挖掘领域的重点、难点，特别是高维分类型数据的聚类。数据的稀疏性以及“维度灾难”等因素，使得传统的相似度度量......
对高维数据进行潜在价值的挖掘是目前的一个技术难题，同时也是一个研究热点。高维数据聚类分析是挖掘高维数据的价值的一个重要手段......
提出度量多个集合之间总体差异程度的拓展集合差异度及相关定理,并给出一种新的解决分类属性高维数据聚类问题的CAESD算法。基于拓......
聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究课题。在许多实际应用中，聚类分析的数据往往具有很高的维度，例如文档数据、基因微阵列等数据可......
将高维数据聚类法中子空间凝聚算法用于软组织形变仿真,保证虚拟手术中软组织形变真实性与实时性的均衡。该算法首先进行软组织表......
针对高维数据聚类的问题,许多有效的方法已经被提出,级联的子空间聚类算法CSC就是一种有效的解决法案。但是CSC算法定义的聚类损失......
针对高维数据聚类中K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类的缺点,提出了一种基于目标点特征选择和去除的改进K-均......
数据挖掘的任务是发现大量数据中尚未被发现的知识,特别是一些隐藏在大量数据中的关系和趋势。数据挖掘技术的这一特点和功能正是......
随着电网智能化程度的逐步深入,智能电网高维数据成为了"电网2.0"的重要价值资源。本文论述了智能电网大数据源、大数据流体系,讨......
随着数据挖掘技术的发展,聚类分析算法越来越多,由于分析高维数据有时会陷入所谓维灾难,传统的聚类算法在聚类高维数据时性能会降......
提出一种基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法。首先,通过相似性度量函数计算得到高维空间对象相似度矩阵,并利用近邻......
数据挖掘是人工智能、机器学习、模式识别和信息决策等领域的前沿研究方向之一。随着Web的迅速发展以及数据采样能力的提升,Web挖......
聚类分析是数据挖掘领域常用的手段之一,数据的相似性度量则是聚类分析的一个重要基础。为了解决高维效应给相似性度量带来的影响,......
