基于近邻思想和同步模型的聚类算法
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作者陈新泉
出版社电子工业出版社
ISBN9787121476921
出版时间2024-05
装帧平装
开本16开
定价59元
货号1203254203
上书时间2024-07-02
商品详情
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作者简介
陈新泉，安徽工程大学计算机与信息学院机器学习与智能机器人研究室负责人。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，硕士生导师。多个国际权威SCI期刊(如《Data Mining and Knowledge Discovery》等)和国内知名期刊的审稿人。多次参与省自然科学基金及省重大专项项目的评审，参与多个重量、省部级科研项目，主持5个省厅级科研项目。独立出版2部学术专著，以第一作者在CCF推荐SCI源期刊及其他期刊或会议上发表40多篇学术论文，其中SCI检索期刊论文6篇，CSCD检索8篇。
目录
第1章 聚类算法与空间索引结构基础 1
1.1 背景与意义 1
1.2 聚类算法简介 2
1.2.1 基于划分的聚类算法 2
1.2.2 层次聚类算法 3
1.2.3 密度聚类算法 4
1.2.4 网格聚类算法 4
1.2.5 模型聚类算法 5
1.2.6 图聚类算法 5
1.2.7 其他聚类算法 5
1.3 聚类算法的研究现状及发展趋势 5
1.4 同步聚类 7
1.4.1 同步的起源与发展 7
1.4.2 同步聚类的起源与发展 7
1.5 近邻思想及同步模型在聚类分析中的应用 11
1.6 空间索引结构基础 12
1.7 本书的主要内容 13
……
内容摘要
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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