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  • InfoSigs:一种面向WEB对象的细粒度聚类算法

    针对上述挑战,本文挖掘WEB文档中词汇间的树状概率层次关系,提出一种以词汇信息分布作为特征标志的聚类算法InfoSigs,实现对WEB对象的细粒度聚类。算法构建一个信息传递有向无环图,根据词汇在图中...

  • InfoSigs:一种面向Web对象的细粒度聚类算法

    针对上述挑战,充分挖掘Web文档中词汇间的树状概率层次关系,提出一种以词汇信息分布作为特征标志的聚类算法InfoSigs,实现对Web对象的细粒度聚类.算法构建一个信息传递有向无环图,根据词汇在图中...

  • 数据流聚类算法

    anytime 的回应，即算法无法在任意时刻给出当前数据流的聚类结果。(3)STREAM 的不足还包括 无法给出不同时间粒度的聚类结果 等等。3.2 基于层次的方法-CluStream CluStream 是一个数据流聚类的...

  • 基于类内和类间距离的粗粒度并行AP聚类算法

    基于类内和类间距离的粗粒度并行AP聚类算法-近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类是基于数据点间消息传递的算法,主要通过数据间的相似度实现聚类.与传统的聚类方法相比,AP聚类无需事先给定聚...

  • 算法说明

    日志聚类算法基于日志聚类功能，日志聚类功能对日志数据进行粗粒度聚类，日志聚类算法在粗粒度聚类的结果上进行精度更高的二次聚类。开启日志聚类、查看聚类结果等操作步骤，请参见 日志聚类。...

  • 聚类算法

    该算法的缺点：由于STING采用了一个多分辨率的方法进行聚类分析，STING聚类的质量取决于网格结构的最低层的粒度。如果粒度比较细，处理的代价会显著增加；但是，如果网格结构最低层的力度太粗，...

  • infosigs：一种面向web对象的细粒度聚类算法.pdf

    但是，目前的聚类算法【1，2，3】只关注文本的句式结构或者文章主题，缺乏考虑词汇信息对辨别对象的作用，导致提取的特征在辨别对象时区分度不高，在噪音影响下，只能产生粗粒度的聚类结果。...

  • 大规模数据的快速基于粒球的密度峰值聚类算法,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

    颗粒球(GB)是数据的粗粒度表示形式。它基于这样一个事实：一个对象与其局部邻居具有相似的分布，并且它们很可能属于同一类。Xia 等人将其引入监督学习。提高监督学习的效率，如支持向量机、kk...

  • 基于层次聚类的子话题检测算法

    针对上述问题,文中基于层次聚类算法,使用一种文档特征词序列对LDA模型分类结果粒度过粗、热点话题检测结果泛化所导致的舆情监控价值较低的情况进行子话题检测.首先对LDA模型建模结果进行优化,对...

  • 算法说明

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粗粒度聚类算法

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