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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

作者：卜范玉著
出版社：经济管理出版社出版时间：2022-09-01
开本： 24cm 页数： 148页
本类榜单：计算机/网络销量榜
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面向大数据聚类分析的CFS算法 版权信息

  • ISBN：9787509680056
  • 条形码：9787509680056 ; 978-7-5096-8005-6
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
    计算机/网络
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    计算机理论

面向大数据聚类分析的CFS算法 内容简介

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*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*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。

面向大数据聚类分析的CFS算法 目录

**章 绪论
**节 问题提出与研究意义
第二节 国内外相关研究进展
一、聚类算法概述
二、典型的聚类算法
三、聚类的有效性评价指标
第三节 本书主要内容
第四节 本书的组织安排

第二章 基于自适应Dropout模型的高阶CFS聚类算法
**节 引言
第二节 异构数据聚类相关工作
第三节 问题描述
第四节 基于自适应Dropout模型的高阶CFS聚类算法整体框架
第五节 自适应Dropout模型
第六节 基于向量外积的特征关联
第七节 高阶CFS聚类算法
第八节 实验结果与分析
一、自适应Dropout模型实验结果与分析
二、高阶CFS聚类算法实验结果与分析
本章小结

第三章 支持隐私保护的云端安全深度计算模型
**节 引言
第二节 基于云计算的聚类算法相关工作
一、基于云计算的划分聚类算法
二、基于云计算的层次聚类算法
三、基于云计算的密度聚类算法
四、基于云计算的高维空间聚类算法
五、基于云计算的其他聚类算法
第三节 问题描述
第四节 同态加密方法
一、同态加密概念
二、BGV同态加密算法
第五节 基于BGV全同态加密的安全高阶反向传播算法
一、BGV同态加密的操作
二、Sigmoid函数近似
三、基于BGV加密的安全反向传播算法
第六节 基于BGV加密的高阶CFS聚类算法
……

第四章 增量式CFS聚类算法
第五章 基于改进CFS聚类的不完整数据填充算法
第六章 结论与展望

参考文献
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面向大数据聚类分析的CFS算法 作者简介

　　卜范玉（1981-），男，大连理工大学博士研究生毕业，现任内蒙古财经大学计算机信息管理学院副教授。研究方向为物联网与大数据技术。

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