基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法(Weight Vector Based Multi-scale Clustering Algorithm) · Donghai Su, Shuliang Zhao, +2 authors. Y. Li · Published in 计算机 ...

Apr 27, 2020 · Donghai Su, Shuliang Zhao, Mengmeng Liu, Jiageng Su, Yan Li: 基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法(Weight Vector Based Multi-scale Clustering ...

为克服此缺陷,定义了一种将数据的多尺度特性进行向量化的方法;结合地学领域的尺度转换机制,提出了一种新的知识的多尺度转换机制——基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法WVB ...

多尺度聚类挖掘在指导人们进行多尺度决策方面有着不可取代的作用,然而传统的多尺度聚类挖掘算法有一个致命的弱点,即需要在每个用户感兴趣的尺度上应用聚类挖掘算法.

... 尺度转换机制——基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法WVB-MSCA(Weight Vector Based Multi-scale Clustering Algorithm)。算法首先在选定的基准尺度上进行聚类挖掘 ...

多尺度聚类挖掘算法[J]. 计算机科学,. 2016, 43 (8): 244-248. [2] 苏东海, 赵书良, 柳萌萌, 等. 基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算. 法[J]. 计算机科学, 2015, 42 (4): ...

Weight vector based multi-scale clustering algorithm. Computer Science, 2015 ... 基于加权向量提升的多尺度聚类挖掘算法.计算机科学,2015,42(4):263-267. [6] ...

摘要： n－grams语言模型作为文本分类中常用的特征，具有结构简单、易筛选、携带语义量大以及对分类贡献值高等优点。 但由于其固有的结构特点，在使用普通的选择加权及匹配 ...

算法首先在选定的基准尺度上进行聚类挖掘,获取聚类结果,并借助尺度转换机制将基准尺度的聚类结果反演到其它感兴趣的尺度上。实验表明,算法WVB-MSCA是可行且有效的 ...

Aug 18, 2020 · 该算法能够有效挖掘连续数据,并刻画类簇的主要特性,帮助Web 挖掘者描述潜在的新的Web 用户组的特性. Pradeep Kumar 等人在本质连续的MSNBC Web 导航数据集 ...