K聚类
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基于分布模型的层次聚类算法
提出了一种新的层次聚类算法,先对数据集进行采样,以采样点为中心吸收邻域内的数据点形成子簇,再根据子簇是否相交实现层次聚类。在层次聚类过程中,重新定义了簇与簇之间的距离度量,并以此为基础建立堆结构
2024-03-02
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基于时序聚类的吹灰预测模型
在大型火电厂烧煤锅炉的运行过程中,受热面的积灰是降低锅炉运行效率和安全性的一个重要原因。目前,主要采用高压空气或者蒸汽把积灰吹掉。吹灰的困难在于确定应该何时吹灰,该文提出一种基于时序聚类的新方法,从经
2024-05-21
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对一类带聚类特征TSP问题的蚁群算法求解.pdf
资料->【C】嵌入系统->【C3】自动化控制->【1】控制算法->【蚁群算法】->对一类带聚类特征TSP问题的蚁群算法求解.pdf
2024-10-06
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DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念
DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念,用户只需输入一个参数,DBSCAN算法就能够发现任意形状的类,并可以有效地处理噪声.这里是用C# 编写的,以兰花数据集作为测试数据的代码。
2013-12-17
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DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念
DBSCAN是一种性能优越的基于密度的空间聚类算法.利用基于密度的聚类概念,用户只需输入一个参数,DBSCAN算法就能够发现任意形状的类,并可以有效地处理噪声.
2017-06-05
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