理工類開題報告--閱讀頁
2025-04-12 23:48本頁面
【正文】 聚類算法典型代表是kmeans算法[1]和kmodoids算法。迄今為止，許多聚類任務都選擇這兩個經(jīng)典算法，針對kmeans及kmodoids的固有弱點，也出現(xiàn)了的不少改進版本。由于層次聚類算法的計算復雜性比較高，所以適合于小型數(shù)據(jù)集的聚類。該方法把待分類數(shù)據(jù)以正的二進制形式存儲在二維矩陣中，他們認為，將原始數(shù)據(jù)轉換成正二進制會改善聚類結果的正確率和聚類的魯棒性，對于層次聚類算法尤其如此。與傳統(tǒng)的聚類方法不同：基于密度的聚類算法，通過數(shù)據(jù)密度來發(fā)現(xiàn)任意形狀的類簇。基于網(wǎng)格和密度的聚類方法在以空間信息處理為代表的眾多領域有著廣泛的應用。開題報告研究方法大全實證研究法實證研究法是科學實踐研究的一種特殊形式。主要目的在于說明各種自變量與某一個因變量的關系。定性分析法定性分析法就是對研究對象進行質的方面的分析?？鐚W科研究法運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行綜合研究的方法，也稱交叉研究法。據(jù)有關專家統(tǒng)計，現(xiàn)在世界上有20XX多種學科，而學科分化的趨勢還在加劇，但同時各學科間的聯(lián)系愈來愈緊密，在語言、方法和某些概念方面，有日益統(tǒng)一化的趨勢
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