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面向大数据聚类分析的CFS算法 卜范玉 著 专业科技 文轩网
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面向大数据聚类分析的CFS算法
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聚类技术作为数据挖掘和学习的典型技术,已经广泛应用于金融欺诈、医疗诊断、图像处理和信息检索等领域。CFS是Alex和Alessandro在2014年于Science杂志提出的近期新聚类算法,该算法聚类结果准确、效率高,已成为数据挖掘领域和机器学习拥有潜力的聚类算法之一。然而,大数据的海量性、实时性和异构性特点对CFS聚类算法提出了严峻的挑战。为了提升CFS聚类算法在大数据领域聚类的有效性,本书提出了支持隐私保护的云端安全CFS聚类算法、基于自适应Dropout模型的高阶CFS聚类算法和增量式CFS聚类算法,以及基于改进CFS聚类算法的不完整数据填充算法。
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