掃一掃
關(guān)注中圖網(wǎng)
官方微博
本類五星書(shū)更多>
-
>
全國(guó)計(jì)算機(jī)等級(jí)考試最新真考題庫(kù)模擬考場(chǎng)及詳解·二級(jí)MSOffice高級(jí)應(yīng)用
-
>
決戰(zhàn)行測(cè)5000題(言語(yǔ)理解與表達(dá))
-
>
軟件性能測(cè)試.分析與調(diào)優(yōu)實(shí)踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續(xù)交付
-
>
EXCEL最強(qiáng)教科書(shū)(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學(xué)習(xí)
中圖價(jià):¥49.3
加入購(gòu)物車
面向大數(shù)據(jù)聚類分析的CFS算法 版權(quán)信息
- ISBN：9787509680056
- 條形碼：9787509680056 ; 978-7-5096-8005-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
面向大數(shù)據(jù)聚類分析的CFS算法 內(nèi)容簡(jiǎn)介
聚類技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)的典型技術(shù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融欺詐、醫(yī)療診斷、圖像處理和信息檢索等領(lǐng)域。CFS是Alex和Alessandro在2014年于Science雜志提出的*新聚類算法，該算法聚類結(jié)果精確、效率高，已成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)*具潛力的聚類算法之一。然而，大數(shù)據(jù)的海量性、實(shí)時(shí)性和異構(gòu)性特點(diǎn)對(duì)CFS聚類算法提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。為了提升CFS聚類算法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域聚類的有效性，本書(shū)提出了支持隱私保護(hù)的云端安全CFS聚類算法、基于自適應(yīng)Dropout模型的高階CFS聚類算法和增量式CFS聚類算法，以及基于改進(jìn)CFS聚類算法的不完整數(shù)據(jù)填充算法。
面向大數(shù)據(jù)聚類分析的CFS算法 目錄
**章 緒論
**節(jié) 問(wèn)題提出與研究意義
第二節(jié) 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)展
一、聚類算法概述
二、典型的聚類算法
三、聚類的有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)
第三節(jié) 本書(shū)主要內(nèi)容
第四節(jié) 本書(shū)的組織安排
第二章 基于自適應(yīng)Dropout模型的高階CFS聚類算法
**節(jié) 引言
第二節(jié) 異構(gòu)數(shù)據(jù)聚類相關(guān)工作
第三節(jié) 問(wèn)題描述
第四節(jié) 基于自適應(yīng)Dropout模型的高階CFS聚類算法整體框架
第五節(jié) 自適應(yīng)Dropout模型
第六節(jié) 基于向量外積的特征關(guān)聯(lián)
第七節(jié) 高階CFS聚類算法
第八節(jié) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
一、自適應(yīng)Dropout模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
二、高階CFS聚類算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
本章小結(jié)
第三章 支持隱私保護(hù)的云端安全深度計(jì)算模型
**節(jié) 引言
第二節(jié) 基于云計(jì)算的聚類算法相關(guān)工作
一、基于云計(jì)算的劃分聚類算法
二、基于云計(jì)算的層次聚類算法
三、基于云計(jì)算的密度聚類算法
四、基于云計(jì)算的高維空間聚類算法
五、基于云計(jì)算的其他聚類算法
第三節(jié) 問(wèn)題描述
第四節(jié) 同態(tài)加密方法
一、同態(tài)加密概念
二、BGV同態(tài)加密算法
第五節(jié) 基于BGV全同態(tài)加密的安全高階反向傳播算法
一、BGV同態(tài)加密的操作
二、Sigmoid函數(shù)近似
三、基于BGV加密的安全反向傳播算法
第六節(jié) 基于BGV加密的高階CFS聚類算法
……
第四章 增量式CFS聚類算法
第五章 基于改進(jìn)CFS聚類的不完整數(shù)據(jù)填充算法
第六章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
**節(jié) 問(wèn)題提出與研究意義
第二節(jié) 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)展
一、聚類算法概述
二、典型的聚類算法
三、聚類的有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)
第三節(jié) 本書(shū)主要內(nèi)容
第四節(jié) 本書(shū)的組織安排
第二章 基于自適應(yīng)Dropout模型的高階CFS聚類算法
**節(jié) 引言
第二節(jié) 異構(gòu)數(shù)據(jù)聚類相關(guān)工作
第三節(jié) 問(wèn)題描述
第四節(jié) 基于自適應(yīng)Dropout模型的高階CFS聚類算法整體框架
第五節(jié) 自適應(yīng)Dropout模型
第六節(jié) 基于向量外積的特征關(guān)聯(lián)
第七節(jié) 高階CFS聚類算法
第八節(jié) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
一、自適應(yīng)Dropout模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
二、高階CFS聚類算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
本章小結(jié)
第三章 支持隱私保護(hù)的云端安全深度計(jì)算模型
**節(jié) 引言
第二節(jié) 基于云計(jì)算的聚類算法相關(guān)工作
一、基于云計(jì)算的劃分聚類算法
二、基于云計(jì)算的層次聚類算法
三、基于云計(jì)算的密度聚類算法
四、基于云計(jì)算的高維空間聚類算法
五、基于云計(jì)算的其他聚類算法
第三節(jié) 問(wèn)題描述
第四節(jié) 同態(tài)加密方法
一、同態(tài)加密概念
二、BGV同態(tài)加密算法
第五節(jié) 基于BGV全同態(tài)加密的安全高階反向傳播算法
一、BGV同態(tài)加密的操作
二、Sigmoid函數(shù)近似
三、基于BGV加密的安全反向傳播算法
第六節(jié) 基于BGV加密的高階CFS聚類算法
……
第四章 增量式CFS聚類算法
第五章 基于改進(jìn)CFS聚類的不完整數(shù)據(jù)填充算法
第六章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
展開(kāi)全部
面向大數(shù)據(jù)聚類分析的CFS算法 作者簡(jiǎn)介
卜范玉（1981-），男，大連理工大學(xué)博士研究生畢業(yè)，現(xiàn)任內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)計(jì)算機(jī)信息管理學(xué)院副教授。研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)。
書(shū)友推薦
- >
二體千字文
- >
龍榆生：詞曲概論/大家小書(shū)
- >
伯納黛特,你要去哪(2021新版)
- >
巴金－再思錄
- >
月亮虎
- >
史學(xué)評(píng)論
- >
我從未如此眷戀人間
- >
有舍有得是人生
本類暢銷
