一种新型全局孤立点识别方法-基于层次聚类的创新研究.pdf

高维稀疏相似矩阵的文本聚类方案，老实说还挺实用的。融合了层次聚类和划分聚类的思路，用一个阈值动态选聚类方式，这种设计挺巧，既省计算量，准确率也没掉太多。文本越来越多，尤其中文文本，普通聚类搞不好容易失焦。这个算法考虑了中文分词的特性，对中文聚类友好多。你要是常内容分类、自动标签这类场景，可以试试这个思路，改一改甚至能直接上生产。算法的机制是：先看相似度，如果小于设定阈值就新开一个簇，否则归到最近的那个里头。听起来简单，但跟传统聚类比起来，确实更灵活，适合那种主题跨度大的内容池。想深入挖的可以看看Chameleon 算法，也是主打层次聚类的，组合着用效果更稳。对了，还有一篇讲 K-medoids

当前的聚类方法如K-means和DBSCAN采用全局参数，难以准确发现数据的自然聚类结构。新提出的分级聚类算法CluFNC通过调整网格大小、噪声阈值和神经节点数量，能够在数据空间中精确识别内部聚类特征。该算法首先根据参数划分数据空间网格，然后利用高斯影响函数计算每个单元的场强，接着运用SOM算法对网格位置和场强进行聚类，最后通过Chameleon算法对SOM聚类得到的神经网络节点权值进行最终的数据空间聚类映射。理论和实验结果表明，该算法能有效发现数据中的自然聚类特性。

介绍了一种简单但强大的优化算法，适用于解决有约束和无约束的优化问题。所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。不同的算法除了共同的控制参数外，还需要特定的算法参数。例如，GA使用变异概率、交叉概率和选择算子；PSO使用惯性权重、社会和认知参数；ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数；HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。其他算法如ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO等也需要对各自的特定参数进行优化。算法特定参数的适当调整对算法性能非常关键，而不当的调整可能导致计算量

探索图论算法: 一种基于 Matlab 的方法 本资源深入研究图论算法领域，并提供基于 Matlab 的实践方法。内容涵盖经典算法（如最短路径、最小生成树）以及网络流和匹配等高级主题。通过实际示例和 Matlab 代码实现，帮助读者掌握将理论应用于实际问题。

Moth Swarm Algorithm (MSA)：灵感来源于飞蛾对月光的导向。该算法引入了两种创新优化算子：(1)基于种群多样性的交叉点动态选择策略，利用差异向量Lévy-mutation提升侦察阶段的探索能力；(2)集成即时记忆的联想学习机制，模拟飞蛾的短期记忆，解决经典粒子群算法的初始速度问题。此代码演示了MSA在23个常用基准测试中的应用。详细信息参见Mohamed等人（2017）的研究：“使用蛾群算法的最优潮流”。

Sinaplot 是一种数据可视化方法，它结合了带状图和小提琴图的优点，以简洁易懂的方式呈现数据。它通过沿 x 轴抖动点并限制归一化密度来创建类似于小提琴图的轮廓，同时保持带状图的简单性，适用于各种样本大小的数据集。 Sinaplot 能有效传达数据点数量、密度分布、异常值和散布等关键信息。

频繁项集的挖掘是数据挖掘中的核心问题之一，在多个关键数据挖掘任务中至关重要。引入了一种名为N-list的新型垂直数据表示形式，灵感源自于类似FP-tree的编码前缀树（PPC-tree）。N-list存储了频繁项集的关键信息，通过该数据结构，我们提出了一种高效的挖掘算法PrePost，能够有效地发现所有的频繁项集。PrePost算法的高效性源于几个关键因素：N-list的紧凑性，基于交集的项目支持计数转换，以及利用N-list的单路径属性直接发现频繁项集。我们在多种真实和合成数据集上对PrePost算法进行了实验评估，并与四种先进算法进行了比较，结果显示PrePost算法在大多数情况下表现最优

我由衷感谢教授Alireza Nasiri Avanaki在这项工作中的大力支持。在此过程中，我们提出了一种有效的微阵列图像压缩方法，利用了混合波-MATLAB开发。

近年来，数据挖掘领域取得了显著进展，主要得益于数据分析技术的快速发展。二元分类技术作为数据挖掘的重要分支，能够根据特定标准将数据分为两类。针对这一领域的不同需求，已经涌现出多种统计和机器学习算法。选取了一组分子作为案例，展示了一种基于新测量功能的二元分类方法，该方法通过可靠性计算与传统算法有所不同，提升了分类准确度。研究表明，该方法在分子数据集上的f度量超过了70%。