RPCL聚类

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提出一种使用段落自动聚类思想的自动文摘方法,首先利用词频统计和词的位置特征得到文档的关键词向量、每个段落的关键词向量,并建立以段落为基础的向量空间模型;然后计算各段落间的相似度,采用K-medoids

2023-11-27 2 RPCL聚类

分析空间数据的特点和用常规方法进行空间数据聚类分析的难点与不足,提出一种基于改进的演化算法空间数据聚类方法——SDCEA。解决用传统方法进行空间数据聚类分析时存在的问题,增强聚类分析方法的灵活性和有效

2024-02-18 2 RPCL聚类

针对挖掘营运车辆超速点过程中存在的问题,提出一种基于密度的聚类方法。该方法依据车载GPS 实时监控数据,挖掘超速多发点段,通过区域查询搜索超速点邻域内所有超速事件,寻求超速密度大于阈值的点或地段,并创

2024-02-20 4 RPCL聚类

现有的半监督聚类方法较少利用数据集空间结构信息,限制了聚类算法的性能。该文提出一种基于密度的约束扩展方法(DCE),将数据集以图的形式表达,定义一种基于密度的图形相似度。根据样本点间的距离和相似度关系

2023-12-22 2 RPCL聚类

·摘 要:将模糊C-均值聚类(FCM)与人类视觉系统的掩蔽性相结合,并利用小波系数奇异值的稳定性,提出了一种小波域半脆弱水印算法、该算法在对宿主图像分块并进行小波分解后.以各子块的低频背景与高频纹理为特征向量,利用FCM聚类方法进行特征分析...

2024-09-19 4 RPCL聚类