基于近邻思想和同步模型的聚类算法
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作者作者:陈新泉|责编:张楠
出版社电子工业出版社
ISBN9787121476921
出版时间2024-05
装帧平装
纸张胶版纸
定价59元
货号ZJ:9787121476921
上书时间2024-07-05
商品详情
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作者简介:
陈新泉，男，1974年7月生，湖南安仁人，博士后，教授、硕士生导师；系统仿真 & 仿真技术应用专委会委员、计算机学会3个专委会委员、CCF高级会员、中国复杂性科学研究会会员、安徽省计算机学会青工委委员、安徽工程大学学报编委；多个国际知名SCI期刊（如Data Mining and KnowledgeDiscovery、Computational Intelligence等）和国内期刊的审稿人、国际SCI期刊Journal of Intelligent & Fuzzy Systems的副主编。多次参与省自然科学基金及省重大专项项目的评审，参与过多个国家级、省部级科研项目，主持过5个省厅级科研项目。在数据挖掘领域从事了20多年的研究，有着较为丰富的科学研究和教学工作经历。在混合型数据集的加权聚类分析、特征权重优化、同步聚类、深度聚类方面有着较为深入的研究。已独立出版了2部学术专著，在CCF推荐SCI源期刊及其他期刊或会议上以第一作者身份发表了40多篇学术论文，其中SCI检索期刊论文7篇，CSCD检索期刊论文8篇。
内容简介:
本书以近邻思想、同步聚类模型及快速同步聚类算法为研究课题，重点研究了基于近邻图与单元网格图的聚类算法、基于近邻势与单元网格近邻势的聚类算法、快速同步聚类算法、基于Vicsek模型线性版本的同步聚类算法、基于线性加权Vicsek模型的收缩同步聚类算法、基于分而治之框架与收缩同步聚类算法的多层同步聚类方法和基于ESynC算法与微聚类合并判断过程的组合聚类算法等。
本书可作为聚类分析领域研究生的教学和科研参考教材，也可作为智能数据分析与处理技术人员的自学研究参考教材。
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