基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据聚类算法研究_陈晋音.pdf

2025-03-29 约4.86万字 80页立即下载

基于信息熵降维的混合属性数据流聚类算法.pdf 第37卷第 19期计算机工程 2011年 10月、，01．37 NO．19 ComputerEngineering October20l1 · 软件技术与数据库 · 文章编号：10H0 428(2o11)l9—o8 3 文献标识码。A 中圈分类号：TP311 基于信息熵降维的混合属性数据流聚类算法

2017-09-10 约1.76万字 4页立即下载

《基于密度和中心点的分布式数据流聚类算法的研究论文》-毕业论文.doc 五邑大学硕士学位论文绪论 PAGE 12 分类号：学校代码： 11349 UDC：密级：学号：Y五邑大学硕士学位论文（工学硕士） 基于密度和中心点的分布式数据流 聚类算法的研究 学科门类：工学专业名称：计算机应用技术研究方向：数据仓库与挖掘学生所属学院：计算机学院指导教师姓名、职称：副教授论文

2018-11-11 约5万字 65页立即下载

基于癌症基因数据的密度峰值聚类算法研究.docx 基于癌症基因数据的密度峰值聚类算法研究 一、引言随着基因测序技术的快速发展，癌症基因数据的研究已成为当前生物医学领域的热点。通过对癌症基因数据的分析，可以更准确地诊断疾病、预测治疗效果以及制定个性化的治疗方案。然而，由于癌症基因数据的复杂性，如何从海量数据中提取有用信息并准确地进行数据分类成为一个亟待解决的问题。密度峰值聚类算法作为一种新兴的聚类方法，其在癌症基因数据分析中的应用具有重要意义。本文将就基于癌症基因数据的密度峰值聚类算法展开研究，并对其优势及可能存在的问题进行探讨。二、癌症基因数据概述癌症基因数据主要包括基因突变、基因表达、基因拷贝数变异等数据类型。这些数据具有高维度、大规

2025-05-29 约4千字 8页立即下载

基于多维度属性权重优化的FCM聚类算法的图书管理数据聚类研究.PDF 第28卷第6期农业图书情报学刊灾燥造援28熏晕燥援6 圆园16年6月允燥怎则灶葬造燥枣蕴蚤遭则葬则赠葬灶凿陨灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶杂糟蚤藻灶糟藻泽蚤灶粤早则蚤糟怎造贼怎则藻 Jun.第圆园2816卷 DOI 院 10.13998/j.cnki.issn1002-1248.2016.0

2018-02-08 约2.8万字 8页立即下载

基于内容和结构的混合数据聚类集成算法研究.pdf 摘要聚类集成通过学习融合数据集的多个基聚类划分，可以获得更优、更鲁棒的聚类结果，近年来得到了研究者的广泛关注，并广泛应用于图像处理、社区发现、推荐系统和文本挖掘等多个领域。但是，现有的聚类算法大多在集成过程中仅仅考虑了基聚类的结构信息而忽略了数据集的原始内容信息，而且仅仅针对数值型或分类型单一类型数据进行集成，未考虑广泛存在的混合数据的特点。为此，本文针对混合型数据，在集成过程中同时考虑结构和内容信息的聚类集成方面开展了系列研究。具体地，本文的主要研究内容如下：（1）针对在

2024-09-21 约10.27万字 55页立即下载

基于密度的聚类算法.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目： 基于密度的聚类算法 学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期： 基于密度的聚类算法 摘要：本文深入探讨了基于密度的聚类算法，首先对聚类算法的基本概念和分类进行了介绍，重点分析了基于密度的聚类算法的原理和特点。然后，详细阐述了DBSCAN算法、OPTICS算法和密度层次聚类算法等典型算法的实现过程和优缺点。接着，针对实际应用中的数据预处理、参数选择和算法改进等问题进行了深入讨论。最后，通过实验验证了所提算法在实际数据集上的有效性。本文的研究成果对基于密度的聚类算法的优化和改进具有一定的理论意义和应用价值。前言：随着大数

2025-02-06 约1.76万字 34页立即下载

基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法研究的中期报告.docx 基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法研究的中期报告一、研究背景及意义随着数据量和结构的不断增加，传统的聚类算法已无法满足大规模数据的聚类需求，基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法成为了研究的热点。该算法通过属性加权可以有效地消除属性之间的差异，同时通过相似性度量可以实现不同距离度量的混合型聚类，从而提高聚类的准确性和可靠性。因此，研究基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法，对于推动聚类算法理论的发展和增强聚类算法的应用价值具有重要意义。二、研究内容和方法本文的研究内容是基于属性加权和相似性度量的混合型聚类算法研究，具体主要包括以下几个方面：（1）对现有基于属性加权和相似

2023-11-04 约小于1千字 2页立即下载

基于密度的层次聚类算法研究.docx 基于密度的层次聚类算法研究 一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术得到了广泛的应用。其中，聚类分析作为一种重要的数据挖掘技术，在各个领域都有广泛的应用。而基于密度的层次聚类算法是聚类分析中常用的一种方法。本文将基于密度层次聚类算法进行深入的研究，包括其原理、算法步骤、应用以及未来研究方向等。二、基于密度的层次聚类算法的原理 基于密度的层次聚类算法是一种通过计算数据点之间的密度来划分聚类的算法。该算法的核心思想是：认为一个稠密区域中的对象应该属于同一簇，而稀疏区域中的对象则应该被划分为不同的簇。其基本步骤是首先识别高密度区域，然后连接高密度区域中的对象形成簇，并继续寻找其他高密

2025-02-08 约4.07千字 8页立即下载

《基于密度峰值的聚类算法优化研究》.docx 《基于密度峰值的聚类算法优化研究》一、引言随着大数据时代的到来，聚类算法作为无监督学习的重要手段，在数据挖掘和机器学习中扮演着至关重要的角色。其中，基于密度峰值的聚类算法因其能够有效地识别出具有不同密度的簇，而受到了广泛关注。然而，该类算法在处理复杂数据集时仍存在一些不足，如对参数敏感、计算效率低等问题。本文旨在针对这些问题，对基于密度峰值的聚类算法进行优化研究。二、背景及现有问题 基于密度峰值的聚类算法，如DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）和OPTICS（OrderingPoints

2024-12-24 约9.45千字 18页立即下载

基于距离和密度的无监督聚类算法的研究.pdf

2018-08-31 约小于1千字 9页立即下载

基于密度峰值的聚类算法优化研究.pdf 基于密度峰值的聚类算法优化研究摘要密度峰值聚类算法因其简单高效的特点而备受关注。该算法不仅能够适应各种形状的数据集，还可以直观地确定类簇数目，并且参数唯一，具有很好的鲁棒性。但随着研究的深入，密度峰值聚类算法的缺陷也逐渐显现出来，如存在全局参数敏感，对截断距离的依赖性较高，不能实现聚类中心的自适应选取，样本点分配错误容易引发多米诺骨牌效应以及对复杂数据集进行聚类时效果不理想等问题。本文针对上述问题提出相应的改进策略。针对密度峰值聚类算法在选择聚类中心时的主观性较强以及样本点的分配容易出现连续错分等问题，提出一种基于共享有效近邻的密度峰值聚类算法。首先，该算法结合k近邻思想进

2025-06-11 约11.29万字 64页立即下载

个性化聚类下基于DBSCAN的密度聚类算法研究.docx 个性化聚类下基于DBSCAN的密度聚类算法研究在数据挖掘领域，聚类分析作为一种无监督的学习方法，旨在将数据点划分为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，而不同簇间的数据点相似度低。密度聚类算法，尤其是DBSCAN（DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise），以其能够识别任意形状的簇和有效处理噪声点的特性，在个性化聚类中展现出独特的优势。个性化聚类，顾名思义，是一种根据用户特定需求或偏好进行数据划分的聚类方法。它要求聚类算法不仅要考虑数据点之间的全局相似性，还要关注用户给出的局部偏好信息。这就为DBSCAN算法的应用提出了新的

2025-03-15 约2.05千字 4页立即下载

面向复杂数据的密度峰值聚类与聚类集成算法研究.pdf 摘要面向复杂数据的密度峰值聚类与聚类集成算法研究 摘要对于给定未处理的复杂数据集，如何能够有效地获取所需信息，并前进行合理的归类处理是数据挖掘领域中存在的关键性问题。近年来，密度峰值聚类 (DensityPeaksClustering,DPC)因其优异的划分能力和实用性一跃成为单一聚类算法的新星。与此同时，聚类集成凭借其稳健且强大的共识能力获得了快速发展。然而，目前的聚类方法在解决复杂聚类任务方面还具有一定的局限性，尤其是对于大规模的、模糊性较强的以及划分存在高度不一致的复杂数据。针对上述问题，本文深入分析DPC及聚类集成算法在面向这些复杂聚类任务时的不足，并出相应的优化策略，

2025-06-09 约25.78万字页立即下载

第9讲-属性数据管理.ppt 第9讲 – 属性数据管理;内容提要;GIS的特点之二;GIS数据组织——在计算机中;GIS数据组织 —— 解决方案 —— 矢量数据;GIS数据组织 —— 解决方案 —— 栅格数据;GIS中的属性数据;GIS中的属性数据;ObjectID;GIS中的属性数据;GIS中的属性数据;关系数据库模型（复习）;关系数据模型;关系数据库模型;关系数据库模型;关系数据库模型;关系数据库模型;关系数据库模型;关系数据库模型;ArcGIS操作

2017-04-21 约小于1千字 20页立即下载