论文研究图聚类算法的评价模型.pdf

上传：夏夏的valentine 浏览： 21 推荐： 0 文件：.PDF 大小：644KB 上传时间：2020-07-26 01:58:30 版权申诉

关系数据可抽象为网络，在通常情况下，缺乏对这些现实网络背景知识的了解。为了评价图聚类算法在现实网络上的性能表现，构建了一种接近现实的网络模型，通过算法在模型网络上的性能表现来推断其分析现实网络的能力。为了确保此推断的合理性，构建的模型网络具有与所研究网络完全相同的一阶统计特征。同时，构建的模型网络可具有任意设定的集团结构，这就相当于给定了背景知识，即真实的分类信息是已知的。实例说明，构建的模型为客观评价图聚类算法提供了一条途径。

上传资源

论文研究means聚类算法.pdf

提出一种模拟电路故障的分布式诊断算法，用以解决大数据量故障样本集所带来的网络规模过大，训练时间过长等问题。该算法采用有监督Hebb学习规则，在训练学习过程中添加类别标识，避免了因数据分割而产生的部分知

2019-09-27 18:15

论文研究均值聚类算法.pdf

语义Web的高速发展使其具有动态性和异构性特征，解决语义信息的异构性问题成为实现信息集成的关键。本体作为一种语义Web的知识表示形式，增强了Web的语义信息。因此，为了解决语义异构性，实现数据间的互操

2020-07-19 19:40

论文聚类算法研究

论文《聚类算法研究》，和大家分享~~~~

2019-06-01 07:26

文本聚类算法的质量评价.PDF

文本聚类算法的质量评价.PDF文本聚类算法的质量评价.PDF

2019-07-17 03:35

论文研究基于谱特征和图分割的图聚类算法.pdf

为了对图数据库中的结构化数据有效的聚类分析，首先对不同的图数据样本进行特征的深度挖掘，构造了包含节点间连接层次关系的关联度矩阵，与拉普拉斯矩阵结合共同完成谱特征分析；然后利用高斯核函数进行相似度矩阵的

2020-07-16 21:38

论文研究基于kmeans聚类算法的研究.pdf

基于k-means聚类算法的研究，黄韬，刘胜辉，本文首先分析研究聚类分析方法，对多种聚类分析算法进行分析比较，讨论各自的优点和不足，同时针对原k-means算法的聚类结果受随机��

2019-09-04 02:04

论文研究扩散模式的聚类算法研究.pdf

针对不相容决策表中一些属性约简算法的不足，结合粗糙集的代数观与信息观的优点，对差别矩阵加以改进，提出了一种新的属性约简算法，该算法在保证约简后决策表的正域和条件信息熵不变的情况下，降低了时间复杂度。通

2020-07-16 16:51

论文研究改进的蚂蚁聚类算法.pdf

提出了一种改进的基于对称点距离的蚂蚁聚类算法。该算法不再采用Euclidean距离来计算类内对象的相似性，而是使用新的对称点距离来计算相似性，在处理带有对称性质的数据集时，可以有效地识别给定数据集的聚

2020-05-29 15:14

论文研究Kmeans聚类算法改进研究.pdf

Kmeans聚类算法改进研究，李森林，蒋启明，Kmeans是一种聚类算法，可以完成对无标签数据的聚集，在模式识别，数据挖掘等领域有着广泛的应用。针对高维度数据聚类效果差、准确

2019-09-13 23:58

论文研究应用分类方法进行聚类评价.pdf

针对现有基于几何结构的聚类有效性指标不能有效解决不同结构数据的聚类结果评价问题,提出了一种使用分类对聚类结果进行评价的方法。该方法把聚类得到的对象类标志作为分类问题的已知类标志,使用交叉验证法对数据集

2021-04-18 00:23

论文研究聚类有效性评价综述.pdf

在聚类分析应用中，迫切需要一种客观公正的质量评价方法来评判聚类结果的有效性。为此，从外部评价法、内部评价法和相对评价法三个方面，归纳综述了常用的聚类有效性评价方法，并讨论了模糊聚类评价法和聚类最佳类别

2020-07-17 02:22

论文研究基于稀疏图的鲁棒谱聚类算法.pdf

为提高谱聚类算法的鲁棒性，基于稀疏编码在图的构造中提出一种改进L1稀疏表示图模型。将每个样本表示为数据集中其他样本的稀疏线性组合，稀疏图的构造变为一个优化问题。所构造的稀疏图对数据噪声有很好的鲁棒性，

2020-03-27 17:16

聚类算法研究.pdf

本文主要是对聚类算法的研究,包括FCM与Kmeans,以及他们的改进算法

2021-01-31 12:17

论文研究基于主干子图的幂律特征图聚类算法.pdf

从Internet拓扑的幂律特征（度分布律）出发，定义了主干子图的相关概念，证明了主干子图的若干性质，并在此基础上给出了基于主干子图的聚类算法。该算法可应用于有幂律特征的大型图的混合布局，也可为幂律特

2020-07-21 14:33

论文研究基于模型的不等间隔时间序列聚类算法研究.pdf

ROUSTIDA算法具有较好的数据填补能力，但依然会出现一些不完备信息。利用了可扩充辨识所反映的对象间的属性差异信息，对遗失属性进行填充，从而使改进后的ROUSTIDA算法的填充能力得到了很大的改善，

2020-01-08 09:44