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    • 3 篇 管理科学与工程(可...

主题

  • 4 篇 谱聚类
  • 4 篇 地标点采样
  • 2 篇 大数据
  • 2 篇 奇异值分解
  • 1 篇 加权策略
  • 1 篇 局部密度
  • 1 篇 近似奇异值分解
  • 1 篇 标准差
  • 1 篇 不平衡数据
  • 1 篇 稀疏相似度矩阵
  • 1 篇 离群点
  • 1 篇 共协矩阵
  • 1 篇 聚类集成

机构

  • 1 篇 上海理工大学
  • 1 篇 太原师范学院
  • 1 篇 解放军信息工程大...
  • 1 篇 江南大学
  • 1 篇 数学工程与先进计...

作者

  • 1 篇 刘丛
  • 1 篇 唐坚刚
  • 1 篇 薛红艳
  • 1 篇 钱雪忠
  • 1 篇 李淑慧
  • 1 篇 叶茂
  • 1 篇 韩素青
  • 1 篇 徐航帆
  • 1 篇 彭敦陆
  • 1 篇 周世兵
  • 1 篇 刘文芬

语言

  • 4 篇 中文
检索条件"主题词=地标点采样"
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一种改进地标点采样的不平衡数据聚类算法
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太原师范学院学报（自然科学版） 2019年 第2期18卷 34-39页
作者： 韩素青 李淑慧 太原师范学院计算机科学与技术系
对不平衡数据进行聚类分析时,K-means聚类方法可能会错误地将分布在较小区域类别中的样本划分到大区域类别中;谱聚类算法,虽然可以有效优化数据结构,并很好地识别不同形状的样本,但却难以处理大规模数据.针对这些问题,提出一种改进地标... 详细信息
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改进地标点采样的加速谱聚类算法
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电子科技 2021年 第5期34卷 47-53页
作者： 徐航帆 刘丛 唐坚刚 彭敦陆 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海200082
传统的基于地标点的大规模加速谱聚类算法易受分布不均匀地标点和离群地标点影响。K-means等采样方法在面对大规模数据时,时间空间消耗较大。针对以上问题,文中提出了一种改进地标点采样的加速谱聚类算法。该算法通过地标点间成对相似... 详细信息
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基于快速地标采样的大规模谱聚类算法
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电子与信息学报 2017年 第2期39卷 278-284页
作者： 叶茂 刘文芬 解放军信息工程大学 郑州450002 数学工程与先进计算国家重点实验室 郑州450002
为避免传统谱聚类算法高复杂度的应用局限,基于地标表示的谱聚类算法利用地标点与数据集各点间的相似度矩阵,有效降低了谱嵌入的计算复杂度。在大数据集情况下,现有的随机抽取地标点的方法会影响聚类结果的稳定性,k均值中心点方法面临... 详细信息
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超簇加权的集成聚类算法
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计算机科学与探索 2021年 第12期15卷 2362-2373页
作者： 薛红艳 钱雪忠 周世兵 江南大学人工智能与计算机学院 江苏无锡214122
大多数集成聚类算法使用K-means算法生成基聚类,得到的基聚类效果不太理想。通常在使用共协矩阵对基聚类进行集成时,忽视了基聚类多样性的不同,平等地对待基聚类,且以样本为操作单元生成共协矩阵。当样本数目或集成规模较大时,计算负担... 详细信息
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