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[学位论文] 作者：程汝峰,,
来源：山东科技大学 年份：2020
在数据挖掘、自然语言处理和信息检索等领域,经常需要评估不同对象之间的近邻性。许多分类、聚类和特征选择算法的性能,都非常依赖于近邻性度量方法的选取。根据数据特征和实际应用场景的不同,可以选择使用不同的近邻性度量方法。在监督学习中,可以通过度量学习......
[期刊论文] 作者：程汝峰,梁永全,刘彤,
来源：山东科技大学学报：自然科学版 年份：2017
现有的样本约简算法多数是针对某种分类器设计的,在实际应用中有一定的局限性。结合聚类算法的思想,设计了一种适用于不同分类器的样本约简算法,核心是选取密度高且距离相对...
[期刊论文] 作者：程汝峰, 刘奕志, 梁永全,,
来源：郑州大学学报(理学版) 年份：2017
针对互近邻距离的不足,提出了互近邻相对距离的概念,同时设计实现了一种新的最小生成树聚类算法.针对某些数据的不平衡问题,提出了兼容不平衡数据的最小生成树分割方法.算法...
[期刊论文] 作者：刘奕志,程汝峰,梁永全,
来源：计算机科学 年份：2018
基于加权K近邻的密度峰值发现算法（FKNN-DPC）是一种简单、高效的聚类算法,能够自动发现簇中心,并采用加权K近邻的思想快速、准确地完成对非簇中心样本的分配,在各种规模、任意...
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