边界点论文

无参数聚类边界点检测算法的研究
论文摘要当今社会是信息化的社会,信息量急剧.的膨胀,如何从大量数据中用非平凡的方法发现知识,已经成为信息产业界广泛关注的问题。数据挖掘可以从大量的信息中发现有用的信息和知识,因...
一种基于联合熵的聚类边界检测技术研究
论文摘要随着信息技术和数据库技术的不断发展,数据库中存储的数据种类和数量急剧增加,使得如何从海量数据中快速有效地提取有价值的信息变得至关重要。数据挖掘技术应运而生。适当的数据挖...
散乱点云数据处理相关算法的研究
论文摘要随着三维激光扫描技术的发展,人们可以快速准确的获得物体表面大量的采样点。但是这些数据非常庞大,对后续的实时和高效的处理带来了很大的挑战,因此准确且高效的处理这些点云数据...
无参数网格聚类算法的研究
论文摘要数据挖掘技术可以从大量数据中发现潜在的、有价值的知识,它给人们在信息时代所积累的海量数据赋予了新的意义。聚类分析作为其重要的组成部分,当前,在模式识别,数据处理,图形图...
网格聚类算法的研究
论文摘要近年来,基于网格聚类算法的研究己经成为数据挖掘研究领域中非常活跃的一个研究课题。本文在研究传统聚类算法的基础上,给出基于优化网格的最小生成树聚类算法(OGMST)。该算...