【摘 要】
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无监督学习聚类算法的性能依赖于用户在输入数据集上指定的距离度量,该距离度量直接影响数据样本之间的相似性计算,因此,不同的距离度量往往对数据集的聚类结果具有重要的影
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无监督学习聚类算法的性能依赖于用户在输入数据集上指定的距离度量,该距离度量直接影响数据样本之间的相似性计算,因此,不同的距离度量往往对数据集的聚类结果具有重要的影响。针对谱聚类算法中距离度量的选取问题,提出一种基于边信息距离度量学习的谱聚类算法。该算法利用数据集本身蕴涵的边信息,即在数据集中抽样产生的若干数据样本之间是否具有相似性的信息,进行距离度量学习,将学习所得的距离度量准则应用于谱聚类算法的相似度计算函数,并据此构造相似度矩阵。通过在UCI标准数据集上的实验进行分析,结果表明,与标准谱聚类算法相比,
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针对无线传感器网络中无法构建数据相似的集群以及数据交换通信成本高的问题,提出一种使用数据预测来减少集群开销的方法,节约节点能量以延长无线传感器网络寿命。利用最小通
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郁仁存教授，浙江绍兴人，1955年毕业于江西医学院医疗系，1959年3月至1961年12月参加北京市第一届西医离职学习中医班，系统全面学习中医学三年，毕业后从1962年1月起在北京中医医院、
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