2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、聚類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中重要的技術(shù)之一,用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中未知的分類。聚類算法是機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別等研究方向的重要研究?jī)?nèi)容之一,在識(shí)別數(shù)據(jù)對(duì)象的內(nèi)在關(guān)系方面,具有極其重要的作用。聚類主要應(yīng)用于模式識(shí)別中的語(yǔ)音識(shí)別、字符識(shí)別。機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法應(yīng)用于圖像分割,圖像處理中,主要用于數(shù)據(jù)壓縮、信息檢索。聚類的另一個(gè)主要應(yīng)用是數(shù)據(jù)挖掘、時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用、序列和異常數(shù)據(jù)分析等。此外,聚類還應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)科學(xué),同時(shí),在生物學(xué)、地質(zhì)學(xué)、地理學(xué)以及市場(chǎng)營(yíng)

2、銷等方面也有著重要的作用。
  本文重點(diǎn)對(duì)層次聚類算法進(jìn)行了分析和研究,并給出了層次聚類算法存在的缺陷,闡述了幾種改進(jìn)算法的思想和應(yīng)用范圍。然后對(duì)層次聚類算法——CURE進(jìn)行了改進(jìn)。由于CURE聚類算法具有處理噪聲數(shù)據(jù)的能力,而且可以挖掘任意形狀的類(簇),但是該算法時(shí)間復(fù)雜度較高。而基于劃分的k-means算法時(shí)間復(fù)雜度較低,當(dāng)處理大數(shù)據(jù)集時(shí)相對(duì)來(lái)說(shuō)是可伸縮的、高效的,但是該算法不適合于發(fā)現(xiàn)非凸面形狀的簇,或者大小差別很大的簇。

3、而且,它對(duì)于“噪聲”和孤立點(diǎn)數(shù)據(jù)是敏感的,少量的該類數(shù)據(jù)能夠?qū)ζ骄诞a(chǎn)生極大的影響。因此本文提出一種k-means與CURE相結(jié)合的算法——CCKMC(CombinationsofCureandK-MeansCluster)將這兩類算法相互結(jié)合,恰好可以互為補(bǔ)充,相得益彰。
  在以上研究的基礎(chǔ)上,本文探討了CCKMC聚類算法在彩色圖像分割中的應(yīng)用問(wèn)題。圖像分割是基于區(qū)域?qū)ο蟮淖R(shí)別方法,分割效果的好壞將嚴(yán)重影響識(shí)別的性能。從數(shù)據(jù)挖

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