面向金融大数据的若干聚类方法改进与应用研究.pdf
大数据是一股颠覆性力量，使各行业机遇与挑战并存。大数据时代的来临，使大数据分析成为各行业竞争发展的变革点。麦肯锡全球研究所的研究显示，数据对于企业的重要性正变得与劳动力和资本并驾齐驱。聚类是数据分析的重要手段之一，面对海量数据，提取有价值的信息具有重要意义。本书是作者几年来科
聚类
基于聚类的入侵检测算法研究.pdf
本书内容包括：入侵检测概述、聚类分析基础、面向大规模数据集的高效聚类算法研究、异常挖掘算法研究、基于聚类的入侵检测方法等。
基于群智能优化理论的若干聚类改进方法及应用研究.pdf
伴随着大数据时代的到来，信息爆炸产生了海量数据，云计算、物联网以及移动互联网渗透到人们日常生活的各个领域，互联网金融、电子商务、信息科技等先进科技领域无时无刻不在产生数据。数据结构越来越复杂，数据形式越来越多样，深度挖掘海量数据中隐含的信息成为大数据时代经济管理发展的迫切需求。聚
多语言社会化标签质量评估及其聚类研究.pdf
互联网上不同语种用户对Web资源进行标注，促使互联网上的多语言社会化标签资源不断丰富。多语言社会化标签的组织优化研究，不仅可以丰富信息组织理论，还可以优化社会关系网络发现、协同推荐、企业产品信息的全方位监测领域及社会舆情监测领域等应用的效果。《多语言社会化标签质量评估及其聚类研究
聚类集成理论与其在图像分类中的应用.pdf
本书系统讨论了聚类集成技术中的几个关键问题及其在图像分类中的应用，内容包括：基于数学形态学的聚类及集成；聚类集体中的差异性度量研究；聚类集体生成方法研究；一致性函数研究；利用聚类集成技术解决混合型数据聚类问题。
k-均值聚类.pdf
k-均值算法是数据聚类的核心算法，是唯一入选数据挖掘领域的十大算法的聚类算法。在实际系统中使用的聚类算法基本就是k-均值算法。本书是第一部专门讨论k-均值算法的著作，对k-均值算法的理论和方法、各类衍生算法、各种改进方法进行全面而系统地介绍。全书共4章：第1章讨论聚类问题和发展历
基于遗传算法的文本分类及聚类研究.pdf
本书针对文本分类和聚类中的文本数据的高维性和稀疏性、同义词和近义词问题、效率与精确度之间的搭配问题以及参数优化问题，提出了使用遗传算法与传统分类和聚类方法相结合的思路来进行处理方法。
英汉事件交替动词的语义聚类特征与句法互动研究.pdf
本书基于语料库详细对比分析了常见英汉事件交替动词的语义特点及其句法语义互动规律，并应用词汇—构式类型学理论探讨了英汉事件交替句法差异的类型学分野。本书对英汉事件交替动词语义聚类特征、句法生成机制、语义与句法联结规律、英汉异同及其类型学特点进行了探索，丰富对英汉语言事实的描写，深化
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