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1.
Web文本挖掘技术研究   总被引:215,自引:1,他引:214  
作为从浩瀚的Web信息资源中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术,Web挖掘正悄然兴起,倍受关注,目前,Web挖掘的研究正处于发我统一的结论,需要国内外学者在理论上开展更多的讨论,同时,Web挖掘系统的开发对其研究也将起到很大推进作用,首先探讨了Web挖掘的有关理论,从Web挖掘的定义、Web挖掘与Web信息检索的关系、Web信息检索的关系、Web挖掘任务的分类与功能等方面加以阐述,然后重点分析了  相似文献
2.
聚类算法研究   总被引:144,自引:1,他引:143       下载免费PDF全文
对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.  相似文献
3.
彩色图像分割方法综述   总被引:131,自引:4,他引:127  
由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解,因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,即先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述,并比较了它们的优缺点,通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。  相似文献
4.
核聚类算法   总被引:111,自引:0,他引:111  
该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法,通过利用Mercer核,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后,在特征空间中进行聚类,由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突出来,从而能够更好地聚类,该核聚类方法在性能上比以典的聚类算法有较大的改进,具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类,仿真实验的结果证实了核聚类方法的可行性和有效性。  相似文献
5.
Rough Set理论中连续属性的离散化方法   总被引:92,自引:0,他引:92       下载免费PDF全文
苗夺谦 《自动化学报》2001,27(3):296-302
Rough Set(RS)理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.传 统的RS理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散 属性,又包含了连续属性.文中针对传统RS理论的这一缺陷,利用决策表相容性的反馈信 息,提出了一种领域独立的基于动态层次聚类的连续属性离散化算法.该方法为RS理论处 理离散与连续属性提供了一种统一的框架,从而极大地拓广了RS理论的应用范围.通过一 些例子将本算法与现有方法进行了比较分析,得到了令人鼓舞的结果.  相似文献
6.
基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器   总被引:74,自引:0,他引:74  
提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题。该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类,然后挑选一些例子训练SVM并获得SVM分类器,任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或SVM分类器进行分类。该算法充分利用了SVM准确率高与无监督聚类速度快的优点。实验表明它不仅具有较高的训练效率,而且有很高的精确度。  相似文献
7.
基于划分的模糊聚类算法   总被引:67,自引:1,他引:66       下载免费PDF全文
张敏  于剑 《软件学报》2004,15(6):858-868
在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识剐中最常用的算法类型之一.至今,献中仍不断有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本从改变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在C-均值算法的基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种比例变化却很敏感.并以极大熵方法为例进行了比较实验.最后总结了基于划分的模糊聚类算法普遍存在的问题及其发展前景。  相似文献
8.
数据挖掘中的聚类方法   总被引:64,自引:5,他引:59       下载免费PDF全文
王实  高文 《计算机科学》2000,27(4):42-45
从空间X中给定一个有限的取样点集(或从数据库中取得有限例子的集合),{x~i}_(i 1)~M,聚类的目标是将数据聚集成类,使得类间的相似性尽量小,而类内的相似性尽量大。分类问题(监督)和聚类问题根本的不同是:分类问题中,我们知道训练例的分类属性值,而在聚类问题中,就需要我们在训练例中找到这个分类属性值。1 数据挖掘领域中的聚类研究  相似文献
9.
一种基于参考点和密度的快速聚类算法   总被引:55,自引:0,他引:55       下载免费PDF全文
马帅  王腾蛟  唐世渭  杨冬青  高军 《软件学报》2003,14(6):1089-1095
数据的规模越来越大,要求数据挖掘算法有很高的执行效率.基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.提出了一种新的基于参考点和密度的CURD(clustering using references and density)聚类算法,其创新点在于,通过参考点来准确地反映数据的空间几何特征,然后基于参考点对数据进行分析处理.CURD算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CURD算法具有近似线性的时间复杂性,因此CURD算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CURD算法具有处理任意形状的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的基于R*-树的DBSCAN算法.  相似文献
10.
聚类/分类中的粒度原理   总被引:53,自引:2,他引:51  
从信息粒度的角度来剖析聚类和分类技术,试图使用信息信息粒度原理的框架来统一聚类和分类,从信息粒度的观点来看,聚类是在一个统一的粒度下进行计算,而分类却是在不同的粒度下进行计算,该文还根据粒度原理设计了一个种崭新的分类算法,在大规模中文文本分类的应用实践表明这种分类算法有较强的泛化能力。  相似文献
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