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  1. 基于XML_Web服务的供应链信息集成技术与方法研究.nh

  2. 大连理工大学博士学位论文 随着电子商务及其相关技术的发展，集成化供应链(IntgeartdesupPlyChani) 的概念在管理理念不断变化与完善的过程中逐步形成。在2000年的全球供应链 论坛(globalsupplyehainofurm，oseF)上将供应链定义为:“为消费者带来有价值 的产品、服务以及信息的，从源头供应商到最终消费者的核心企业流程的集成” 从上述供应链的定义可以看出，现代的供应链更加侧重从供应(商)、制造(商)、 分销(商)到客户的物流和信息流的协调与集成。 结合上面的

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-04-09
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：solarhughie

  1. 常用聚类算法比较分析

  2. "数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域$而聚类分析是其重要的方法% 本文对常用聚类算法进行比较分析指出各自特点以 便能更好的掌握和使用% 关键词"数据挖掘&聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-14
    • 文件大小：104kb
    • 提供者：topmast

  1. 几篇关于空间数据库的聚类算法的研究

  2. 几篇关于空间数据库的聚类算法的研究《基于空间数据库的数据挖掘方法研究》《基于SVM的空间数据库的层次聚类分析》《从空间数据库发现聚类》

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-04-27
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：sai19841003

  1. 层次聚类算法的研究

  2. 层次聚类算法的研究 VC++编写 数据挖掘

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-10-23
    • 文件大小：778kb
    • 提供者：yaovincent

  1. 层次聚类算法

  2. 一些常见的聚类算法，层次聚类算法，是非常常用的聚类算法，同时也是被广泛研究的聚类算法。层次聚类本身分为合并和分裂两种实现，在合并算法中，又分基于矩阵理 论的合并和基于图论的合并。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-01-13
    • 文件大小：585kb
    • 提供者：liujianxiao123

  1. 基于重叠度的层次聚类算法

  2. 择合适的聚类数和准确划分簇间重叠的数据是聚类分析领域两个被广泛研究的问题．提出 了一个基于重叠度的层次聚类算法(CCSLM)，该算法基于重叠度的衡量，而且不需要预先指定聚类数， 能够很好地解决以上两个问题．算法根据每两簇之间的重叠情况自动运行或停止，从而准确划分簇间 重叠的数据，并自动确定最佳聚类数．通过图像分割应用表明算法的有效性和鲁棒性．还把它和其他聚 类算法进行比较和分析，以证明该算法的优越性．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-13
    • 文件大小：476kb
    • 提供者：cyf355955144

  1. 聚类算法论文开题报告

  2. 一种新的层次聚类算法的研究及应用论文开题报告

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-20
    • 文件大小：106kb
    • 提供者：boys_2

  1. 基于K_Means的文本层次聚类算法研究

  2. k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-01-28
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：fangzhi8907

  1. 凝聚型层次聚类的matlab代码

  2. 代码说明 代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。 1.输入文件格式 输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。 输入文件格式示例如下： 0.821794 -0.0462153 1.03929 0.060835 1.12046 0.0745568 1.02233 0.0514739 2.代码支持的凝聚层次聚类算法 通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法： 单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-06-10
    • 文件大小：328kb
    • 提供者：mxlm*w

  1. 层次聚类方法的CURE算法研究

  2. 层次聚类方法的CURE算法研究

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2016-05-01
    • 文件大小：327kb
    • 提供者：x380481791

  1. 基于最大团的层次化重叠社区发现算法_孙成成

  2. 研究表明，很多真实网络具有层次结构和重叠结构。传统的层次聚类算法通常以节点为对象进行扩展形成 层次树图从而得到网络的层次结构。这种做法存在两个问题，其一是算法的稳定性，主要体现在初始节点的选择 上，少数情况下，初始节点的不同会导致算法最终结果的不同，即使算法的结果不依赖于研究表明，很多真实网络具有层次结构和重叠结构。传统的层次聚类算法通常以节点为对象进行扩展形成 层次树图从而得到网络的层次结构。这种做法存在两个问题，其一是算法的稳定性，主要体现在初始节点的选择 上，少数情况下，初始节点的不同会

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-12-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u013673714

  1. 基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现

  2. 随着移动智能操作系统技术的突破,智能手机的普及,移动互联网时代的到来,web app每天都在产生TB甚至PB级的web日志,如何从这些海量日志信息中提取用户的个人爱好及其他信息,为用户提供个性化推荐服务,为人们的生活带来便利,成为各大互联网公司和科研机构研究人员的研究热点。由于开源云计算平台Hadoop的出现,解决海量web日志信息的数据挖掘成为可能。 本文的研究内容主要包含以下几个方面： 一、对Hadoop云计算平台进行研究。Hadoop是Apache下的顶级开源项目,该平台能够利用成千上万的

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：sunearlier

  1. 基于云平台的层次聚类算法在煤炭产业中的应用

  2. 层次聚类(Hierarchical Clustering)就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解。该聚类方法可以设定聚类的个数,并得到了各个研究和应用领域的广泛应用。煤炭产业中往往希望对煤炭的产品进行聚类分析,从而有助于开发和生产。随着煤炭系统中收集的煤炭数据数量的增多,层次聚类算法由于需要计算大量的相似性矩阵需要大量的内存,原有的层次聚类算法不能有效地处理海量规模数据。文章针对煤炭数据中生成的大规模数据,提出基于云计算平台的分布式层次聚类算法,该算法能够分布式完成相似性矩阵的保存和计算,快速

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-06
    • 文件大小：582kb
    • 提供者：weixin_38614391

  1. 复杂网络社区挖掘——改进的层次聚类算法

  2. 社区挖掘算法研究是复杂网络分析领域的热点问题。传统层次聚类算法在复杂网络社区挖掘过程中，需要计算所有顶点对之间的相似度。针对这一缺点，在详述了常见相似度计算方法和顶点重要性度量方法的基础上，将ego角色的探测过程引入层次聚类算法，而后只计算其他顶点与ego顶点之间的相似度，提高了社区挖掘效率。最后在不同类型的现实网络中验证了算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：444kb
    • 提供者：weixin_38558623

  1. 基于改进遗传算法的开放生产线多元调度优化仿真。

  2. 本文试图克服开放生产线瓶颈识别和调度优化的缺陷。 为此，作者分析了外部干扰和系统配置变化对生产线的影响机理，并通过计算机仿真提出了生产线的多瓶颈识别模型。 然后，将所提出的模型用于优化开放式生产线的调度。 具体而言，基于层次聚类和多属性决策的生产线瓶颈识别方法，旨在克服传统瓶颈识别算法的候选集少，准确性低的缺点。 实验结果表明，该算法具有清晰的主逻辑和次逻辑。 主瓶颈簇的数量随着顺序的增加而减少。 主瓶颈集群中的机器数量非线性变化； 机器负载和瓶颈之间没有直接联系； cophenetic相关系数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：498kb
    • 提供者：weixin_38704922

  1. 基于网格的聚类算法

  2. 本文于cloud.tencent.com，介绍了典型算法，CLIQUE聚类算法，WaveCluster算法，WaveCluster聚类算法等。俗话说：“物以类聚，人以群分”，在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法。聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：588kb
    • 提供者：weixin_38610070

  1. 基于网格的聚类算法

  2. 本文于cloud.tencent.com，介绍了典型算法，CLIQUE聚类算法，WaveCluster算法，WaveCluster聚类算法等。俗话说：“物以类聚，人以群分”，在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法。聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：588kb
    • 提供者：weixin_38728347

  1. 基于核聚类方法的多层次支持向量机分类树

  2. 针对解决多类模式识别问题的SVM 方法进行研究, 在比较几种常用的多类SVM 分类算法的基础上, 提出 一种基于核聚类方法的多层次SVM 分类树, 将核空间中的无监督学习方法和有监督学习方法结合起来, 实现了一 种结构更加简洁清晰、计算效率更高的多层SVM 分类树算法, 并在实验中取得了良好的结果.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：333kb
    • 提供者：weixin_38740201

  1. 一种新的分裂层次聚类SVM 多值分类器

  2. 提出一种分裂层次聚类SVM 分类树分类方法. 该方法通过融合模糊聚类技术和支持向量机算法, 利用分裂 的层次聚类策略, 有选择地重新构造学习样本集和SVM 子分类器, 得到了一种树形多值分类器. 研究结果表明, 对 于k 类别模式识别问题, 该方法只需构造k - 1 个SVM 子分类器, 克服了SVM 子分类器过多以及存在不可区分区 域的缺点, 具有良好的分类性能. 实验结果验证了该方法的优越性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：283kb
    • 提供者：weixin_38530536

  1. 基于离散小波变换和模糊K-modes的负荷聚类算法

  2. 为了研究智能电网背景下用户的用电模式，考虑到现有聚类算法的不足，提出了一种基于离散小波变换的模糊K-modes聚类算法。利用离散小波变换将时域的负荷曲线转换到频域，从而将负荷曲线的不同特征隔离在不同的频域水平，并利用低阶近似的思想选取原始曲线的有效分量曲线；对所选的分量曲线进行趋势编码，将连续负荷数据转化为离散类属性数据；基于平均密度确定初始聚类条件，利用模糊K-modes聚类算法对曲线进行形态聚类，得到负荷曲线模板；将所提算法与传统K-means算法及层次聚类算法进行比较，从而验证了所提算法的

  3. 所属分类：其它

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