基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与MinPts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。
2025/10/18 21:46:30
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这是一个MATLAB系列视频，共围绕30个计算机视觉和机器学习的实战项目展开。
十分适合作为课程作业或是课程汇报。
06_基于K-means聚类算法的图像分割，适合本科或部分研究生课程设计。
涉及到机器学习相关内容。
#2021#图像分割#
十分适合作为课程作业或是课程汇报。
06_基于K-means聚类算法的图像分割，适合本科或部分研究生课程设计。
涉及到机器学习相关内容。
#2021#图像分割#
2025/10/15 2:15:07
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对蚁群聚类算法进行了分类说明和列举，蚁群聚类的模型和实验结果，以及和其他聚类算法的比较优越性能。
最后还有对蚁群聚类前景的展望和总结。
最后还有对蚁群聚类前景的展望和总结。
2025/9/25 8:23:39
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提出了基于深度学习的聚类算法模型,将深度学习和聚类技术结合起来。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
2025/9/2 17:17:55
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算法有关联算法Apriori，分类算法BP、adboost，KNN，聚类算法kmeans、kmedoids、Clarans，回归有线性回归，里面程序代码有自带样例，下载相应包即可运行
2025/7/9 18:20:37
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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