聚类,加权网络,近邻对象,核心对象

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聚类,加权网络,近邻对象,核心对象

: 基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法针对上述问题，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...
评级：0 浏览量：739 收藏量：5 资源大小：2.06MB 上传时间：2021-04-30

: 计算机研究 -基于聚类和加权K近邻的烟叶分级研究.pdf 计算机研究 -基于聚类和加权K近邻的烟叶分级研究.pdf
评级：5 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：1.87MB 上传时间：2022-06-27

: 论文研究-兼顾属性距离及关系强度的密度聚类算法.pdf 在构建兼顾属性距离及关系强度的网络之后, 完善了近邻对象及核心对象的概念, 并给出了相应的聚类策略。理论分析和实验结果表明, 由于综合考虑了属性、关系及关系强度信息, 算法规避了对象属性值分布对聚类过程的影响...
评级：0 浏览量：109 收藏量：0 资源大小：1.03MB 上传时间：2019-07-22

: 基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据，采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值，结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明，所提定位算法的最小标准误差为0.46 m，...
评级：0 浏览量：83 收藏量：0 资源大小：1.19MB 上传时间：2020-05-09

: k近邻pdf讲义超详细 k近邻pdf讲义超详细
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：1.22MB 上传时间：2020-10-18

: 一种组合K近邻聚类在煤与瓦斯突出预测中的应用通过建立多个k近邻聚类器,可以产生多个簇集。来自不同簇集的子簇之间必然存在交集,最后利用子簇的加权连通图合并子簇。以平顶山八煤矿煤与瓦斯突出的相关因素指标为基础,对历年的煤与瓦斯突出的数据进行聚类分析,...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：875KB 上传时间：2020-06-27

: 论文研究-结合K近邻的改进密度峰值聚类算法.pdf 然后引入核心点的概念并结合K近邻思想设计了全局搜索分配策略，通过不断将核心点的未分配K近邻正确归类以加快聚类速度，进而提出一种基于K近邻加权的统计学习分配策略，利用剩余点的K近邻加权信息来确定其被分配到各...
评级：0 浏览量：889 收藏量：2 资源大小：1.1MB 上传时间：2019-09-08

: 基于加权随机森林的图像超分辨率算法研究利用随机森林对图像块的特征进行聚类,并引入岭回归模型建立每类叶子结点中高、低分辨率图像块的映射关系,重建时根据测试低分辨率图像块所属的类别以及在每类叶子结点中的K近邻近似拟合误差,进行加权预测获得高分辨率...
评级：0 浏览量：222 收藏量：0 资源大小：8.87MB 上传时间：2021-01-12

: 基于改进谱聚类的图像分割算法 (2014年) 针对传统谱聚类算法应用于图像分割时仅采用特征相似性信息构造相似性矩阵，而忽略了像素分布的空间临近信息的缺陷，提出一种新的相似性度量公式――加权欧氏距离的高斯核函数，充分利用图像特征相似性信息和空间临近...
评级：0 浏览量：120 收藏量：0 资源大小：1.23MB 上传时间：2021-06-15

: 论文研究-自适应加权t-SNE算法及其在脑网络状态观测矩阵降维中的应用研究.pdf 在高维脑网络状态观测矩阵中的降维实验结果表明，自适应加权t-SNE的降维聚类可视化效果优于其他降维算法，与传统t-SNE算法相比，聚类指标值DBI值平均降低了28.39%，DI值平均提高了161.84%，并且有效地消除了分散、...
评级：0 浏览量：217 收藏量：0 资源大小：1.38MB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-基于改进谱聚类的图像分割算法.pdf 针对传统谱聚类算法应用于图像分割时仅采用特征相似性信息构造相似性矩阵，而忽略了像素分布的空间临近信息的缺陷，提出一种新的相似性度量公式——加权欧氏距离的高斯核函数，充分利用图像特征相似性信息和空间临近...
评级：0 浏览量：421 收藏量：1 资源大小：584KB 上传时间：2019-09-13

: 基于最近邻距离权重的ML-KNN算法针对上述问题进行研究，首先将训练集进行聚类，再为测试集找到一个距离其最近的训练数据簇作为新的训练数据集；然后计算最近邻样本的距离权重，并用该权重描述最近邻和其他近邻对预测结果的影响；最后使用新的目标...
评级：0 浏览量：1367 收藏量：1 资源大小：1.05MB 上传时间：2021-04-30

: 融合项目偏差与用户偏好的推荐算法先进行聚类处理，包括LDA主题建模生成项目簇和K-means聚类生成用户簇；再依次根据项目簇和用户簇的约束生成项目偏差分，同时以用户项目评分及项目类型为基础，经过概率转移得到用户偏好分；最后以项目簇内已有评分的...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：1.2MB 上传时间：2021-04-30

: 一种新的分类方法一种新的分类方法一一属性均值聚类属性支持向量机(AMC- ASVM) (2007年) 主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：167KB 上传时间：2021-05-20

: 论文研究-基于位置的文本分类样本剪裁及加权方法.pdf 使用一种改进的聚类算法进行样本剪裁以提高训练样本的类别表示能力；根据样本的空间位置先后实现了基于类内和类间分布的样本加权；改善了k近邻算法中的大类别、高密度训练样本占优现象。实验结果表明，提出的改进...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：540KB 上传时间：2019-09-08

: 机器学习.zip 常见的监督学习算法有**k-近邻算法（KNN）、决策树、朴素贝叶斯（NB）、Logistic回归、支持向量机（SVM）、AdaBoost算法、线性回归（LR）、局部加权线性回归（LWLR）、收缩和树回归等。 - 非监督学习算法 - 一个...
评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：1.12MB 上传时间：2024-02-02

: 模糊识别与智能系统课程报告及作业.pdf 在查阅文献或网络的基础上，试对你所熟悉的任一方向（如人像识别、语音识别、字符识别、自然语言理解、无人驾驶等等）的发展状况进行描述。并设想如果你将从事该方向的研究，你打算如何着手，以建立有效的理论和...
评级：0 浏览量：122 收藏量：0 资源大小：688KB 上传时间：2023-05-24

: matlab中的fit函数实现源码-AILab:AI学习机深度学习在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类;将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。监督学习 vs 无监督学习用途监督学习 K-近邻算法朴素贝叶斯算法支持向量机决策树随机...
评级：0 浏览量：227 收藏量：0 资源大小：67.85MB 上传时间：2021-05-19

: 论文研究-基于区域划分的局部更新指纹定位算法.pdf 该算法通过聚类算法将指纹地图分成若干个子区域，每个子区域选取一个代表点代表该子区域的指纹有效性，通过检测代表点的有效性来选择加权k近邻算法（Weighted k-Nearest Neighbor，WkNN）定位或子区域数据库的局部...
评级：0 浏览量：102 收藏量：1 资源大小：553KB 上传时间：2019-09-08

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