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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 程序算法 » 大家来交流下聚类分析方面容易做出成果的方向
北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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smy11happy

管理员

优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！

[交流] 大家来交流下聚类分析方面容易做出成果的方向

本人研一妹子，研究聚类分析，看了一些论文，不知从何入手，想简单混个毕业，起码得发个中文核心，求大神支招，哪个方向比较容易做出点东西，拜谢
  希望大家能交流一下啦
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1楼 2013-04-01 08:54:33
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qeeqee

实习版主

优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！
★
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我也想在这个领域发论文，同求科普吧。
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2楼2013-04-01 10:22:53
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wangzhiwu

超级版主

优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！
★
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你一定学过KL距离吧！
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3楼2013-04-01 18:57:51
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liu123338

兑换贵宾

优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！优秀！！有木有！！！
★
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machine learning
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4楼2013-04-03 13:58:08
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zhbzz2007

版主

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★ ★
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smy11happy: 金币+1 2013-04-08 08:59:56
聚类中有问题挺多，譬如对于K-means，对初始聚类中心敏感，需要确定聚类数目，对数据分布有要求，对高维数据聚类效果不好，易收敛到局部极值……以及相似性度量，聚类有效性指标的选取，都有很多问题需要解决……希望对你有所帮助……
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5楼2013-04-03 18:34:04
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babaozhu

兑换贵宾

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★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
我毕业论文做的跟粗糙K均值有关的，聚类算法有很多类，你可以专注于其中一类，比如K均值属于划分方法。那么这类方法又有很多突破点，比如研究K的初始化、均值中心的迭代、聚类结果重复训练的收敛函数等等等等。
当然，楼主并不一定非要从这方面出发，可以先揪住基础、经典方法，总结改进的路线，再寻求自己的突破。
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6楼2013-05-18 16:36:35
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