共享最近邻聚类算法(SNN)在处理大小不同、形状不同以及密度不同的数据集上具有很好的聚类效果,但该算法还存在以下不足:(1)时间复杂度为O(n2),不适合处理大规模数据集;(2)没有明确给出参数阈值的简单指导性操作方法;...
”共享最近邻聚类算法; 一趟聚类算法; 大规模数据集“ 的搜索结果
Java中的共享最近邻（SNN）聚类算法实现。 这是集群算法的Java实现，如以下所述： Ertöz，L.，Steinbach，M.和Kumar，V.（2003年）。 在嘈杂的高维数据中查找不同大小，形状和密度的聚类。 SDM。 取自 可以通过...
提出了基于遗传进化的最近邻聚类算法, 该算法结合了遗传算法(GA )与最近邻聚类算法 (NN )。 对要进行分类的样本和特征量进行优化选取, 去除位于类交界的模糊样本, 并对样本分类有效的 特征量进行放大, 对...
最近邻规则的聚类算法，欧式距离，起始点阈值可设定。 带有聚类效果评估。 采用二维特征空间中的10个样本对程序进行验证 x1 = (0,0)，x2 = (3,8) x3 = (2,2)，x4 = (1,1) x5 = (5,3)，x6 = (4,8)，x7 = (6,3)，x8 = ...
为了提高分布式计算机环境中负载均衡的效率，提出一种基于启动者动态改变和阈值自适应的高效动态负载均衡策略。该策略根据分布式环境中各计算机的负载状态以及接受者启动策略和发送者启动策略的优缺点，动态改变负载...
提出一种基于共享最近邻聚类和模糊集理论的分类器.首先,在提出与核点密切相关的核半径概念的基础上,应用共享最近邻聚类得到正常类空间的部分核点和核半径, 建立求解正常类空间补充核点的多目标优化模型, 从而获得...
聚类算法，最近邻系统聚类。 聚类算法，最近邻系统聚类。
具体解决方案是，将待聚类的向量数据集转化为k最近邻网络，并用SSNCA对该网络进行聚类．将SSNCA与c-Means、仿射传播进行比较，实验表明文中算法得到的目标函数稍差，但聚类精度要明显高于这两个算法．
提出了基于遗传进化的最近邻聚类算法，谈算法结合了遗传算法（GA）与最近邻聚类算法（NN），对要进行分类的样本和特征量进行优化选取，去除位于类交界的模糊样本。并对样本分类有效的特征量进行放大，对不利于样本...
基于自然最近邻的聚类算法
标签： 研究论文
基于自然最近邻的聚类算法
改进的共享型最近邻居聚类算法改进的共享型最近邻居聚类算法
基于“同类相近”的思想，构建了一种改进的最短距离聚类算法——最近邻优先聚类算法NNPC。该算法可以快速获得不同层次的高质量聚类，进而找到满足要求的阈值参数和聚类，并能够高效处理以任意形状分布的具有噪声数据...
模式识别最近邻规则的聚类算法matlab编程实现.docx
为了预报海洋赤潮等灾害的发生,需要监测海水中藻类的繁殖状况.通过建立针对海水中 叶绿素 a浓度状态的预测模型间接预测海水中藻类的繁殖生长状况.运用基于数据的模糊最近 邻...改进的模糊最近邻聚类学习算法降低了预测
利用一种动态自适应最近邻聚类（DANNC）学习算法，全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器，进行了各种工业条件下污水中和的仿真...
为克服k最近邻(k-nea-rest neighbor,kNN)分类法在垃圾邮件识别中的缺陷,本文基于聚类算法提出了一种改进kNN识别方法。首先使用基于最小距离原则的一趟聚类算法将训练邮件集合划分为大小几乎相同的超球体,每个超球体...
针对上述问题，提出了一种基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法，将最近邻算法的思想引入密度峰值聚类算法，重新定义并计算了各数据点的局部密度，并通过权值斜率变化趋势来判别聚类中心临界点。通过在人工数据集上...
针对目前聚类算法对大数据集的聚类分析中存在时间花费过大的问题，提出了一种基于最近邻相似性的数据集压缩算法。通过将若干个相似性最近邻的数据点划分成一个数据簇并随机选择簇头构成新的数据集，大大缩减了数据的...
定义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数,从而将K-均值算法很好地应用于半监督聚类问题。针对K-均值算法初始质心敏感的缺陷,用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间,迭代搜索找到较优的聚类质心...
提出一种半监督聚类算法,该算法在用seeds集初始化聚类中心前,利用半监督分类方法Tri-training的迭代训练过程对无标记数据进行标记,并加入seeds集以扩大规模;同时,在Tri-training训练过程中结合基于最近邻规则的...
在分析现有最近邻聚类算法所存在问题的基础上，提出了一种先利用均值规格化的思：想来确定算法的初始半径，然后根据启发式规则修改聚类半径的新的最近邻聚类算法。同时，给出了聚类肴效性函数对得到的聚类结果进行...
聚类算法——近邻聚类算法
标签： 算法
每篇一句： Time is always too short for those who need it, ... 近邻聚类法同样是一种基于距离阈值的聚类算法。问题：有N个待分类的模式{X1,X2,…,Xn}，要求按距离阈值T分类到以Z1,Z2,…为聚类中心的模式类中。
该算法首先找到每个观测值的 K 个最近邻，然后为每个观测值找到一个父级。 parent 是 K+1 中第 K 个最近邻是最近的观察（检查代码以获得更精确的规范）。 与前面的函数一样，孤儿成为簇的根，其余节点递归分配给其...
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