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摘要：K-means算法从样本集随机选取初始聚类中心导致聚类结果不稳定，且聚类性能易受奇异点影响。针对以上缺陷，文章定义基于相异度矩......
离群检测是数据挖掘研究的一个重要内容,其目的是消除噪音或发现潜在的、有意义的知识。空间离群检测是指根据空间对象的属性和空......
现代通信技术的高速发展以及移动智能终端的普及,使得人们对电信业务质量的要求越来越高,电信运营商可以通过提升业务质量来赢得用......
摘 要： 针对传统K-means算法的聚类不稳定性，提出一种基于相异度与邻域的初始聚类中心选择算法。该算法首先构造相异度矩阵，建立每个......
数据流的聚类是数据流挖掘的一个重要问题.提出一种针对混合属性的数据流聚类算法,它采用相异度来代替普通的聚类距离,并将等价相......
