基于kmeans算法的图像块分类研究

基于OpenCL的Kmeans算法性能优化研究

Kmeans算法是无监督学习中的经典聚类方法，用于将已知数据集分组和划分，广泛应用于图像处理、数据挖掘及生物学领域。随着数据规模的增大，对Kmeans算法性能提出了更高要求。本研究在考虑不同硬件平台架构差异的基础上，系统研究了Kmeans算法在GPU和APU平台上的优化关键技术，包括片上全局同步高效实现、减少冗余计算、线程任务重映射和局部内存重用等，以实现在不同硬件平台上的高性能和性能移植。实验结果显示，优化后的算法在大规模数据处理方面表现出卓越的性能。

数据挖掘 2 2024-07-25

Kmeans聚类算法改进研究.pdf

Kmeans算法在模式识别和数据挖掘等领域应用广泛。针对高维度数据聚类效果差的问题，李森林和蒋启明提出了一种改进方法。

数据挖掘 5 2024-04-30

基于蚁群算法的网页内容分类研究

数据挖掘领域的关键挑战之一在于开发高效的分类算法。蚁群算法作为一种新兴的模拟进化算法，在解决复杂组合优化问题方面展现出卓越性能。本研究探讨了蚁群算法在网页内容分类数据挖掘任务中的应用方案，阐释其基本原理和特性。通过对少量类别网页的分类实验，验证了该算法的应用有效性。

数据挖掘 4 2024-05-19

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

基于卷积神经网络的图像分类算法综述

生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式poissrnd(2,5) 生成5行5列的随机数矩阵poissrnd(2,[5,4]) 生成一个5行4列的随机数矩阵。这里介绍了如何通过逆CDF函数法生成服从特定分布的随机数，以柯西分布为例。

Matlab 3 2024-07-30

JAVA kmeans算法

随机取点作为初始簇中心，循环求平均值和计算距离，最终实现数据分类

算法与数据结构 4 2024-05-15

论文研究-基于Hadoop平台的SVM_WNB分类算法的研究.pdf

SVM算法和朴素贝叶斯分类算法在复杂数据分类中表现优异，但其缺点影响了分类效果。传统数据挖掘算法无法满足海量数据处理需求。为解决这些问题，改进了朴素贝叶斯算法，提出SVM_WNB分类算法，并在Hadoop云平台上实现并行处理，从而处理大数据。实验表明，改进后的算法在准确性和效率上有显著提升，对大数据分类有显著效果。

数据挖掘 2 2024-07-12

数据挖掘分类算法研究

数据挖掘分类算法的研究这篇论文全面阐述了数据挖掘中分类算法的研究进展。

数据挖掘 5 2024-04-30

基于局部多项式的图像放大算法研究

为了改进传统图像放大算法的局限性，通过统计分析图像像素变化特点，将图像划分为平滑、纹理和边缘区域，并基于局部多项式逼近方法提出了新的图像放大算法。该算法利用置信区间交集法则将图像分割为同态区域，分别对每个区域进行多项式拟合和过采样处理以实现局部放大，同时采用局部平滑技术减少边缘锯齿效应。实验结果表明，与传统插值算法及已有的自适应插值算法相比，本算法显著提高了图像的视觉效果和适用性。

统计分析 2 2024-07-13