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面向大规模数据软件的多视角K-means聚类算法的研究

日期:2018年01月23日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:1126
论文价格:150元/篇 论文编号:lw201710141507526349 论文字数:37481 所属栏目:软件工程硕士论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis
nbsp;实验环境的建立 

实验环境:CPU 为 Intel(R)Core(TM)i5-2450M,2.50Hz,16G 内存,Win7 旗舰版 64 位操作系统。编码环境:MATLAB  R2014a。 在这一节,我们将在表 4.1 中的五个数据集上进行试验,来验证提出的LKMC 聚类算法的有效性,并采用三种聚类评价指标来评测算法的性能。 我们将使用提出的 LKMC 的多视角聚类性能与相应的单视角聚类性能作比较。此外,我们还与几个基础的算法做了比较,如原始的多视角 K-means 算法(NKMC)和自相似传播算法(AP)。在我们的算法中,如果忽略每个视角特征的权重学习,算法就退化成了一