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最优聚类中心法是一种有效的雷达目标一维距离像识别方法，但当训练数据较少时，该方法的识别性能急剧下降。其原因是该算法在利用少量数据进行训练时易产生“病态”矩阵，“病态”矩阵直接参与运算，导致错误识别结果
采用潜在语义索引的全局模型和局部模型表示医学网页时，模糊聚类结果的类间包含度很大。该文提出一种新的潜在语义差异模型，将医学网页中的文本抽取出来并分别采用全局模型、局部模型和差异模型进行表示，利用FCM
提出一种适用于公交站点聚类的DBSCAN改进算法，缩小搜索半径ε，从而提高聚类正确度，同时通过共享对象判定连接簇的合并，防止簇的过分割，减少噪声点，有效地屏蔽了算法对输入参数的敏感性，提高聚类结果的质
·摘要： 提出一种基于小波聚类的入侵检测算法,该算法包括量化特征空间、小波变换、聚类、形成查找表,以及按照一定的比例参数检测出入侵行为.试验结果证明,此算法不受噪声影响,对输入顺序不敏感,而且不需要关于簇数量的先验知识,有效地提...
一个简单的聚类界面 是FHC和FCM的聚类算法比较 (FHC算法和FCM算法) 希望大家能有点用
基于支持向量聚类的多聚焦图像融合算法∗ Exploiting SVC Algorithm for Multifocus Image Fusion