孪生支持向量机(Twin Support Vector Machines,TWSVM)是在2007年提出的,在形式上类似于经典的支持向量机(Support Vector Machine......

针对传统半监督支持向量机的高斯核函数无法恰当描述流形数据特性,从而导致流形数据分类精度下降的问题,提出一种基于谱聚类的聚类......

为了在聚类假设的基础上，进一步提高支持向量机的分类精度，文中通过引入线性分段转换函数，将加权无向图上的相似矩阵重新表示，改变该图......

在互联网快速发展的今天，人类已经进入“大数据”时代，其中文本数据作为人类知识的载体，对于人类的进步与发展意义重大。如何运用大量......

依据OPTICS可视化密度模型计算球形分布对象的密度扩张序列,指数缩减自适应水平阈值以获取聚类数量和聚类邻域;基于粗集理论计算各......

截集式可能性C-均值聚类算法通过引入截集门限,修改典型性值,克服了可能性C-均值聚类算法的最关键问题:一致性聚类。针对算法中截......

为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类......