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排序方式: 共有180条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
一种基于密度的快速聚类算法 总被引:52,自引:0,他引:52
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,聚类技术在统计数据分析、模式识别、图像处理等领域有广泛应用,迄今为止人们提出了许多用于大规模数据库的聚类算法。基于密度的聚类算法DBSCAN就是一个典型代表。以DBSCAN为基础,提出了一种基于密度的快速聚类算法。新算法以核心对象领域中所有对象的代表对象为种子对象来扩展类,从而减少区域查询次数,降低I/O开销,实现快速聚类,对二维空间数据测试表明:快速算法能够有效地对大规模数据库进行聚类,速度上数倍于已有DBSCAN算法。 相似文献
2.
在文献[1]中提出的基于互关联后继树(IRST)的时间序列特征模式挖掘方法的基础上,加入了时间窗口的概念,以弥补IRST这种原本应用于文本检索中的索引模型在时间序列应用中的不足.对IRST以及挖掘算法做出了改进,弥补了其只能挖掘出紧密衔接特征模式的缺陷.实验结果表明,该方法可以挖掘出更多更具应用价值的特征模式. 相似文献
3.
一个基于Web资源采样特征的元搜索引擎 总被引:1,自引:0,他引:1
随着Internet的快速发展,Web信息量急剧增加,Web信息检索也相应地越来越困难.本文提出利用查询采样、Web资源分类等技术,自动创建类似Yahoo!的分类层次资源特征,建立一个树型的Web资源特征检索系统.由于采样时只需采集同类信息的一部分,避免了全部采集带来的大量物力浪费.利用创建的资源特征,在检索时选择需要的资源.然后再利用互操作机制,远程调用该资源的全文索引机制进行检索,提高了检索的查全率和查准率.同时由于要检索的Web资源特征是通过选择相关和抛弃不太相关的Web资源,也提高了查询的效率. 相似文献
4.
5.
基于kNN的快速WEB文档分类 总被引:4,自引:0,他引:4
根据测试文档在各个样本类中的分布情况,发现了基于kNN分类的两个有助于减少大量计算的重要性质,在此基础上提出了两个重要算法:排类算法和归类算法,从而构建了一个基于kNN的快速Web文档分类方法.理论与实验表明,这种方法可以在不影响原有准确率的条件下,可提高文档的分类速度. 相似文献
6.
基于邻接矩阵全文索引模型的文本压缩技术 总被引:1,自引:0,他引:1
基于不定长单词的压缩模型的压缩效率高于基于字符的压缩模型,但是它的最优符号集的寻找算法是NP完全问题,本文提出了一种基于贪心算法的计算最小汉字平均熵的方法,发现一个局部最优的单词表。这种方法的关键是将文本的邻接矩阵索引作为统计基础,邻接矩阵全文索引是论文提出的一种新的全文索引模型,它忠实地反映了原始文本,很利于进行原始文本的初步统计,因此算法效率得以提高,其时间复杂度与文本的汉字种数成线性关系,能够适应在线需要。并且,算法生成的压缩模型的压缩比是0.47,比基于字的压缩模型的压缩效率提高25%。 相似文献
7.
基于多分辨率特征的图像镶嵌技术 总被引:3,自引:0,他引:3
图像镶嵌是IBR研究的热点技术之一,而其核心问题是图像配准。为了配准两帧图像,必须寻找两帧图像对之间的坐标变换。该文提出的基于多分辨率特征的方法有效地实现了图像间的8-参数投影变换模型的估计。该方法经测试效果良好。 相似文献
8.
9.
10.
利用CORBA和XML集成通用虚拟数据库 总被引:3,自引:0,他引:3
本文说明在Internet中建立虚拟数据库的必要性和重要性,通过虚拟图书馆实例介绍了虚拟数据库的工作原理和基本构件,探讨了一个基于OCRBA和XML技术的通用虚拟数据库模型,具体地说明了CORBA和XML在实现通用虚拟数据库中所起的作用。 相似文献