半监督聚类技术研究基于主动数据选取的革新算法

基于主动数据选择的半监督聚类算法研究

近年来，基于主动数据选择的半监督聚类技术成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。该技术通过利用少量标签数据，显著提高了聚类精度。然而，现有的半监督聚类算法在处理大规模数据时仍面临挑战。

数据挖掘 2 2024-07-18

DBSCAN聚类算法的改良与技术革新

随着大数据时代的到来，数据挖掘技术成为数据库领域的研究热点之一。其中，聚类作为数据挖掘的重要组成部分，在多个领域如市场细分、图像分析、生物信息学等都有广泛应用。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法作为一种基于密度的聚类算法，能够有效识别空间数据中任意形状的聚类，并能容忍一定程度的数据噪声。然而，传统的DBSCAN算法在实际应用中存在一些限制，例如参数选择困难、处理大规模数据集时性能不佳等问题。

数据挖掘 0 2024-10-21

基于DBSCAN算法的数据聚类技术

利用JAVA语言设计的面向对象的基于DBSCAN算法的数据分类技术，充分发挥其在数据处理中的优势和效果。

数据挖掘 2 2024-07-13

基于半监督学习的遥感图像分类研究优化

探讨了利用半监督学习方法进行遥感图像分类的研究，重点在于优化分类结果的准确性和效率。研究表明，通过引入半监督学习策略，可以显著提升遥感图像分类的性能，适用于各种实际应用场景。

算法与数据结构 0 2024-09-14

论文研究-基于相容关系的新型聚类算法

聚类分析是数据挖掘中的重要研究领域，传统的聚类算法通常划分为硬聚类和模糊聚类两类。提出一种基于对象集上的相容关系的新型聚类算法，通过极大相容簇对数据对象集进行分类。该算法使得同一对象可以属于不同的簇，每个簇具有独特的成员对象，从而实现了既不同于传统硬聚类也不同于模糊聚类的聚类效果。实验结果进一步验证了该算法在聚类分析中的合理性。

数据挖掘 1 2024-08-04

基于SSE度量的K-means聚类算法聚类个数自适应研究

K均值聚类算法是数据挖掘中常见的无监督学习方法，其簇间数据对象越相异、簇内数据对象越相似，说明聚类效果越好。然而，确定簇个数通常需要有经验的用户设定参数。提出了一种基于SSE和簇的个数度量的自适应聚类方法（简称：SKKM），能够自动确定聚类个数。通过对UCI数据集和仿真数据的实验验证，结果表明改进的SKKM算法能够快速准确地确定数据对象中的聚类个数，提升了算法性能。

数据挖掘 2 2024-07-18

探索数据挖掘：聚类算法的比较研究

这份关于数据挖掘中聚类算法的比较研究论文，带你深入了解不同算法的优缺点和适用场景。

数据挖掘 3 2024-05-20

基于MapReduce的增量数据挖掘技术研究

频繁项集挖掘在数据挖掘中占据重要地位，传统的Apriori算法和FP增长算法常用于此。然而，传统算法难以处理频繁更新的数据库，使用IMBT数据结构解决了这一问题，但存储和效率问题仍然显著。基于MapReduce的增量数据挖掘技术应运而生，显著提高了运行效率和存储管理能力。通过对比实验，验证了其相对于传统方法的优越性。

数据挖掘 2 2024-07-13

数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类分析是数据挖掘中的关键技术之一。探讨了数据挖掘中聚类算法的典型要求和不同类别的聚类方法。

数据挖掘 0 2024-08-24