K-Modes聚类算法相关论文
聚类是数据挖掘中重要的组成部分,是一种无监督的学习。聚类算法是将一组分布未知的数据进行分类,尽可能地使得同一类中的数据具有......
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聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,被广泛应用于金融欺诈、医疗诊断、图像处理、信息检索和生物信息学等领域。近年来,针对......
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相似记录检测已成为数据清洗的一个重要分支,也是消除数据冗余提高数据质量的一个重要途径,在数据统计、数据分析、数据仓库、人工......
K—modes算法中原有的分类变量间距离度量方法无法体现属性值之间差异，对此提出了一种基于朴素贝叶斯分类器中间运算结果的距离度量......
随着高速网络技术的发展,个性化推荐系统方便有效地为用户解决数据冗余的问题,但大多数推荐服务的目标是单个用户,而诸如餐馆、电......
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提出一种MapReduce框架下运用K-modes聚类算法,并基于电力大数据对日负荷曲线进行预测的方法。将预测结果与传统K-modes聚类算法的......
针对半导体封装测试粗日投料控制问题,以降低生产过程中的改机代价为目标,提出一种新的基于品种聚类的综合投料控制策略。提出一种......
在聚类分析中，如何选择恰当的聚类个数是一个非常复杂而又必须面对的问题。尽管针对数值型数据聚类个数的选择算法已经进行了广......
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随着人类社会的快速发展,需要维持人类发展的各种资源的需求越来越大,然而我们所生存的环境中的资源是有限的,怎样更好地分配有限......
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