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面向大数据聚类分析的CFS算法
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面向大数据聚类分析的CFS算法
:卜范玉
作者：
卜范玉
出版社：
经济管理出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-5096-8005-6
索书号：
O212.4/3
分类号：
O212.4
页数：
148页
价格：
68.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
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杂志提出的最新聚类算法, 该算法聚类结果精确、效率高, 已成为数据挖掘领域和机器学习最具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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