半监督聚类论文

论文摘要数据挖掘是从大量数据中发掘出隐含的、先前未知的,并具有潜在价值的模式或者知识的过程。作为数据挖掘的一种基本方法,聚类分析利用数据对象间的相似性,把数据集划分成若干个类簇...

论文摘要聚类是数据挖掘领域中的一种常用方法,它是通过数据之间的相似程度,把数据集分割成若干簇。传统的聚类没有利用到数据的监督信息,所以被当作是一种无监督的机器学习方法。半监督聚...

论文摘要随着计算机技术和信息网络技术的发展,社会信息量急剧增加,数据库的规模日益扩大,数据库的数据总量及容量也急剧膨胀,这些广阔的领域为聚类分析方法的应用以及聚类分析的研究提供...

论文摘要半监督聚类算法是目前机器学习和数据挖掘领域的一个研究热点,吸引了众多学者对该领域进行研究,并取得了一定的研究成果。本文对半监督聚类算法进行了研究,提出了一种基于凸壳的半...

论文摘要聚类分析是数据挖掘领域的一种重要方法,聚类结果的好坏不仅依赖于相似度或者距离的定义,而且数据集中的孤立点也会影响聚类的效果。传统聚类分析是一种无监督的学习,没有先验知识...

论文摘要半监督学习已经成为目前机器学习和模式识别领域中的一个研究热点。机器学习通过分析部分实例数据来提取人们所需要的知识。现实中所获得的初始数据通常都是无标记数据,需要先对部分...

论文摘要近几年，随着经济社会的快速发展，城市化的进程的加速，居民收入水平稳步提高，对土地的需求量也相应增大，占用了大量的优质农用耕地，面对日益严峻的耕地的流失问题，必须制定切实...

论文摘要论文的研究内容主要包括模糊聚类新方法及其生物应用,以模糊聚类的创新理论为研究重点,以生物领域中的实际应用为背景,内容涉及计算智能技术与相关生物学应用的结合问题,属于交叉...

论文摘要聚类是数据挖掘中一种常用的方法,在实际应用和学术研究中常用来进行数据分析及数据的类别划分。半监督聚类作为聚类分析的一个重要分支,在近十年来,受到了广泛的关注。半监督聚类...

论文摘要针对基于SVM的主动学习算法在对数据进行查询时,没有充分考虑噪声点的影响及大量未知区域的分布情况,本文提出基于半监督FCM算法和SVM的主动学习算法,首先,对训练数据进...

论文摘要在数据挖掘领域,聚类分析作为一种重要的方法,能够发现数据对象自然的分布结构。通过一种事先给定的相似性测度方式,所有的数据对象被分割成若干不连续的组,并保证同一组数据的相...

论文摘要近年来,随着互联网的普及以及快速增长,多样化的信息资源充斥着互联网。虽然现在有了搜索引擎帮助,可以简化网络资料获取的过程,但很多情况下,用户为了查找某个特定领域的信息还...

论文摘要文本挖掘是指从文本数据中获取可理解的、可用的知识的过程,其涉及数据挖掘、模式识别、信息检索、自然语言处理等多个领域的内容。本文针对文本挖掘中的若干关键问题,例如文本分类...

论文摘要P2P（PeertoPeer）是一种新的网络应用模式,其最大特点是P2P网络依靠网络边缘节点,而非中心节点实现自组织和资源共享。近些年来,P2P技术被广泛应用于文件共享...