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贾瑞玉; 宋建林;
安徽大学计算机科学与技术学院;
k-means聚类; 初始聚类中心; 样本密度; 聚类数;
机译:基于粒子群优化的模糊聚类方法识别最佳聚类数
机译:使用频谱聚类优化确定最佳聚类数
机译:初始簇质心的确定是否提高了K-Means聚类算法的性能?应用研究中遗传算法,最小生成树和分层聚类的三种混合方法的比较
机译:K-Means聚类中基于KD树的聚类中心确定用于区域变化检测
机译:K-Means和K-Means ++聚类算法的硬件实现和性能评估
机译:初始簇质心的确定是否提高了K-Means聚类算法的性能?应用研究中遗传算法最小生成树和分层聚类的三种混合方法的比较
机译:K-mEaNs聚类方法的应用确定基础功能中心基于径向基函数的神经网络(RBFNN)模型使用WIsmaN的访问数据到1994年 - 2006年的YOGYaKaRTa
机译:Dempster-shafer聚类,potts自旋和图优化(Dempster-shafer聚类,potts自旋和图优化)。科学报告。
机译:聚类评估值的计算方法和聚类数的确定方法
机译:基于K-means聚类的运动补偿数字视频插值的运动矢量采集系统和方法
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