作者:Ioannis T. Christou, Member, IEEE IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 33, NO. 2, FEBRUARY 2011 Index Terms—Clustering, machine learning, constrained optimization, combinatorial algorithms 一遍关于聚类集成的论文,作者提出了一种新方法:EXA…

作者:Tsaipei Wang, Member, IEEE 发表:IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS—PART B: CYBERNETICS, VOL. 41, NO. 3, JUNE 2011 这是一遍关于聚类集成的论文,作者提出了一种聚类集成方法,命名为:CA-Tree,,基于层次结构(dendogram),这个结构的大致与hierarchical cluster 相同,当然是比hc 效果好,同时该方法适合用于数据样本比较大的…

http://www.cnblogs.com/Azhu/p/4137131.html 这篇论文建议先看了上面这一遍,两篇作者是一样的,方法也一样,这一片论文与上面的不同点在于,使用的数据集是目录数据,即数据不能数字化,例如: An example of categorical attribute is Sex={fmale,female} or shape= {circle,rectangle. . .}.     论文方法一样,只是处理目录数据不同,获得聚类结果的选择方法如下: Type I…

论文作者:Natthakan Iam-On, Tossapon Boongoen, Simon Garrett, and Chris Price 下次还是在汇报前先写了论文总结,不然有些点汇报时容易忘了说,以前看的论文看补不补上来吧,有时间再说. 前言: 这篇论文是关于聚类集成的,成熟的聚类集成框架是将多个聚类算法的结果汇聚在一起,然后使用一致性函数得出最终的聚类结果,论文中认为这两步中间的操作属于原数据上的操作,比较粗糙,所以提出了一种算法,对汇总后聚类结果进行进一步处理,然后再使用一致性函数…

Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记 2019-06-23 22:20:40 zpainter 阅读数 174  收藏 更多 分类专栏: 论文   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/zpainter/article/details/93378052 文章目录 0.摘要 1.introduction 2.Related Work 2.…

[清华NLP]图神经网络GNN论文分门别类,16大应用200+篇论文最新推荐 图神经网络研究成为当前深度学习领域的热点.最近,清华大学NLP课题组Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai同学对 GNN 相关的综述论文.模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上.16大应用包含物理.知识图谱等最新论文整理推荐. GitHub 链接: https://github.com/thunlp/GNNPapers 目录            …

本文是对spark作者早期论文<Spark: Cluster Computing with Working Sets>做的翻译(谷歌翻译),文章比较理论,阅读起来稍微有些吃力,但读完之后总算是对spark有了一个初步的认知,对于后续学习使用spark还是很有帮助的. 摘要   MapReduce及其各种变种,在商业集群,实现大规模数据密集型应用方面取得了巨大成功.然而,这些系统大多都是围绕非迭代数据模型构建的,不适合其他主流应用.本文侧重于此类应用:可以并行操作重用一组工作数据集的应用.包括许…

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX…

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Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning Semi-supervised learning Unsupervised learning Learning to rank…