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论文《一种基于流形距离的迭代优化聚类算法》
论文《一种基于流形距离的迭代优化聚类算法》
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论文《一种基于流形距离的迭代优化聚类算法》
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基于流形距离的聚类算法研究及其应用
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在本文中，我们提出了一种流形聚类算法，称为基于流形距离的全局原型聚 类算法(Global Prototypical Clustering Algorithm based—on Mallifold Distance，GPMC)。 在新算法中，聚类中心选自数据集本身，在选择每个聚类的聚类中心时，依据一 种新的基于流形距离的相似性度量，该度量计算的是数据点间沿着流形的测地线 距离。在确定初始聚类中心时，
一种基于流形距离核的谱聚类算法
浏览：181
针对标准谱聚类算法中,基于欧氏距离的相似性度量不能完全反映数据聚类复杂的空间分布特性的问题,提出了一种基于流形距离核的谱聚类算法.它能充分挖掘数据集中的内在结构信息,较好地反映局部和全局一致性,并且可以很好地防止"桥"噪声点的影响,提高算法的聚类性能.与传统的聚类算法和常见谱聚类算法进行了比较,在人工数据集和UCI数据集上的实验都验证了本算法能够获得更好的聚类效果.
基于流形距离的量子进化聚类算法
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基于量子计算的机理和特性,并结合进化计算,本文提出了一种新颖的量子进化聚类算法(QEAM),在该聚类算法中引入了一种新的距离测度函数——流形距离.新方法将聚类归属为优化问题,通过运用量子进化的机理更快地搜索到最优聚类中心,从而得到最优隶属度矩阵划分;同时,通过基于流形距离的相似性度量,有效利用样本所具有的全局一致性信息,充分挖掘样本的空间分布信息,对样本进行正确的类别划分.
基于流形距离的K-means聚类算法（matlab实现）
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将流形距离引入K-means聚类算法中，对于具有流形结构的数据集有很好的聚类效果，流形距离计算参数的设定充分考虑了全局和局部一致性。
论文研究-基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法.pdf
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针对现有的基于流形距离的聚类算法对“绝对流形”数据集较“相对流形”数据集聚类效果佳和参数[ρ]在较大范围内变化时，聚类性能较差等问题，提出基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法。该算法通过用属性划分和...
论文研究-基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法.pdf
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通过学习数据集的低维流形结构，给出一种流形距离测度；结合成对约束信息，调整数据的相似度矩阵，将其作为近邻传播算法的输入，提出了基于流形距离的半监督近邻传播聚类算法（SAP-MD）。通过在UCI标准数据集上的...
计算机研究 -基于流形学习的数据聚类与可视化.pdf
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难以刻画复杂数据分布特性，将流形距离引入到生产过程状态的聚类分析中，利用标准数据、田纳西—伊斯曼过程和热轧带钢实际生产过程数据对方法的有效性进行验证，进而可以更加有效地了解生产过程的状态。
基于改进流形距离和人工蜂群的二阶段聚类算法
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<p>以改进的流形距离为相似度测度, 结合人工蜂群算法, 提出一种二阶段聚类算法. 首先根据局部密度、最大最小距离和近邻选择对数据集初步归类并得到簇代表点; 然后将聚类归属为优化问题, 通过改进的蜂群算法对簇代表点及没归类的样本点较快地搜索到最优聚类中心, 同时根据流形距离的全局一致性特征, 对样本进行精确的类别划分; 最后将两阶段算法综合归类. 实验结果表明, 所提出的算法可以获得良好的聚类效果
改进的基于距离度量的无迭代K-means聚类算法
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一种基于网格距离的融合式聚类算法*) (2008年)
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提出了一种基于网格距离的融合式聚类算法（ngglomerative Clustering algorithm based on Grid Distance，ACGD）。为规模不同的数据集分别设计了初始球状网格和初始矩形网格，并以此作为合并过程的起点。基于随机映射思想设计了网格之间的距离定义并以此完成聚类任务。ACGD的参数以自适应学习策略确定。真实数据集上的实验表明，ACGD具有良好聚类效果，具有
传感器网络中一种基于迭代流形学习的节点定位算法* (2007年)
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论文研究-基于流形结构的多聚类中心近邻传播聚类算法.pdf
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基于k-means聚类算法实现三维数据分类含Matlab源码
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