改进的点对点环境下的聚类算法优化方案

利用基于随机共振技术的微弱信号检测方法，针对海洋环境复杂性影响下的信号处理问题，提出了一种在MATLAB环境下自适应调整双稳态系统参数的遗传算法优化方案。通过双稳态随机共振技术，有效提升了微弱信号的信噪比，显著促进了微弱信号特征的准确提取。该方法具有较高的工程应用潜力。

Kmeans算法在模式识别和数据挖掘等领域应用广泛。针对高维度数据聚类效果差的问题，李森林和蒋启明提出了一种改进方法。

ACCESS环境下设计的汽车租赁系统，结合了C#的用户界面设计，提供高效、易用且人性化的管理工具，以满足汽车租赁行业的业务需求。ACCESS作为关系型数据库管理系统，以其简单易学且功能丰富的特点，常被用于中小型企业或项目的数据库开发。C#作为微软.NET框架的一部分，为系统提供强大的图形用户界面（GUI）支持，使操作界面更直观，用户体验更佳。在系统中，C#用于设计用户交互界面，如租赁合同的填写、车辆选择和费用计算等功能。数据库设计方面，可能包含车辆信息表、客户信息表和租赁信息表等关键表，通过适当的关联实现数据的完整性。系统还利用ACCESS的查询与报表功能，帮助用户查找特定条件的车辆或客户信息

通过提出一种自适应谱聚类算法改进方案，在传统谱聚类算法的基础上，通过自适应调整核函数参数和聚类簇数，提升了算法对任意形状样本空间的聚类性能，实验验证了改进算法的有效性。

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

分析了现有频繁模式聚类算法存在的问题，并提出了改进距离函数。在基于模式聚类函数的基础上，引入了压缩偏序算法（FCWSO算法）。实验表明，该算法能够高效、高质量地压缩频繁序列模式，生成更为精简、信息量更大的模式，从而提升发现频繁访问序列的效果。

BIRCH算法是一种适用于大规模数据集的聚类算法，它通过构建具有统一阈值的聚类特征树（CF树）来实现。改进后的算法不仅能处理数值型数据，还能有效应对混合型属性数据集。我们通过启发式方法选择初始阈值，并提出了阈值在不同阶段的提升策略。此外，对算法参数进行了优化探讨，指出在特定条件下参数的选择对性能影响显著。实验证明，优化后的BIRCH算法在聚类效果上表现出色。

对Raft分布式一致性算法进行多项修改，提高其性能和吞吐量。

将Weka4WS嵌入网格环境，利用其远程数据挖掘能力。引入距离代价和混合概率，融合Web服务和网格技术。利用开源数据挖掘类库Weka，构建面向服务的分布式数据挖掘体系。验证了分布式聚类算法的有效性和体系结构的可行性。