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  • 基于自然邻的自适应谱聚类算法

    • 摘要：

      在传统谱聚类算法中,构造相似矩阵时需要人为输入尺度参数;除此之外,之后的k-means过程中还需要人工输入确切的聚类数目,而以上两个参数对聚

    • 作者：

      朱庆生

    • 刊名：

      计算机技术与发展

    • 在线出版时间：

  • 基于自然邻居和最小生成树的原型选择算法

    • 摘要：

      K最近邻居是最流行的有监督分类算法之一.然而,传统的K最近邻居有两个主要的问题:参数K的选择以及在大规模数据集下过高的时间和空间复杂度需求.

    • 作者：

      朱庆生

    • 刊名：

      计算机科学

    • 在线出版时间：

  • 自然邻在文本分类中的应用

    • 摘要：

      在文本分类中,传统的KNN算法面临K值不确定,数据集分布不平衡等缺点的影响.基于此提出自然邻的思想,并将其应用到文本分类中,很好地克服KNN

    • 作者：

      朱庆生

    • 刊名：

      现代计算机(专业版)

    • 在线出版时间：

  • 应用自然邻居分类算法的大学生就业预测模型

    • 摘要：

      针对因大学生对薪酬预期过高而导致就业难的问题,利用基于自然邻居的分类算法对近三年信息类专业毕业生的就业数据进行分析,建立了大学生就业薪酬预测

    • 作者：

      朱庆生

    • 刊名：

      计算机系统应用

    • 在线出版时间：

  • 一种基于累积适应度遗传算法的SVM多分类决策树

    • 摘要：

      针对基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的支持向量机(support vector machine,SVM)多分类决策树

    • 作者：

      朱庆生

    • 刊名：

      计算机应用研究

    • 在线出版时间：

  • 基于自然邻居流形排序图像检索技术研究

    • 摘要：

      流形排序算法被广泛地应用到半监督学习领域中,然而其性能紧紧依赖于底层图结构.针对现有的流形排序算法效果欠佳的现状,提出了一种全新的图结构-自

    • 作者：

      朱庆生

    • 刊名：

      计算机应用研究

    • 在线出版时间：