翁芳菲
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：厦门大学更多>>
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- 基于重叠度的层次聚类算法
- 选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...
- 瞿俊姜青山翁芳菲
- 关键词：层次聚类最佳聚类数图像分割
- 文献传递
- 聚类融合算法研究及其应用
- 随着信息产业的快速发展，人们迫切需要将大规模数据转换成有用的信息和知识，获得数据间的内在关系和隐含的信息。数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的，它结合了统计学、数据库、人工智能、机器学习等技术，并逐渐成为研究的热点。聚类...
- 翁芳菲
- 关键词：入侵检测有效性
- 文献传递
- 一种基于KNN的融合聚类算法
- 聚类是数据挖掘领域一个被广泛研究的问题.单一的算法较难获得高的聚类准确率,甚至对于特定的数据集也很难找出最佳的方法进行聚类分析.提出了一种基于KNN的融合聚类算法(KNNCE),该算法基于累积k最近邻产生数据点间相似度,...
- 翁芳菲陈黎飞姜青山
- 关键词：层次树数据挖掘入侵检测
- 文献传递
- 基于重叠度的层次聚类算法被引量：2
- 2007年
- 选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.
- 瞿俊姜青山翁芳菲
- 关键词：层次聚类
- 一种基于KNN的融合聚类算法被引量：3
- 2007年
- 聚类是数据挖掘领域一个被广泛研究的问题.单一的算法较难获得高的聚类准确率,甚至对于特定的数据集也很难找出最佳的方法进行聚类分析.提出了一种基于KNN的融合聚类算法(KNNCE),该算法基于累积k最近邻产生数据点间相似度,并通过single-link算法构建层次聚类树得到最终的聚类划分,且能够自动确定最佳聚类数,从而很好地解决以上的问题.最后,通过常用数据测试和入侵检测方面的应用表明该算法是有效的.还把它和同类算法进行比较和分析,以证明算法的优越性.
- 翁芳菲陈黎飞姜青山
- 关键词：层次树
