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免疫规划+K均值混合聚类算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
1.引言聚类分析(Clustering Analysis)是一种无监督的模式识别方法。聚类产生的每一组数据称为一个簇,簇中的每一数据称为一个对象。聚类的目的是使同一簇中对象的特性尽可能地相似,而不同簇对象间的特性差异尽可能地大。聚类的任务是把一个未标记的模式按某种准则划分成若干子集,要求相似的样本尽量归为同一类,而不相似的样本归为不同的类,故又称无监督分类。目前,各种聚类方法已广泛应用于数据挖  相似文献
2.
本文对STUN技术进行了深入分析,总结了各种NAT路由器的可穿越性,对STUN提出的识别NAT类型的方法进行了详细阐述并作了有效改进,提高了识别的效率,并指出了STUN技术的优点和不足。  相似文献
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