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王守强; 朱大铭; 韩爱丽;
山东大学计算机科学与技术学院,济南,250100;
山东交通学院信息工程系,济南,250023;
k-means; 聚类; 质心点; ε可分割性;
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:DIC-DOC-K-means:使用K-means的DOCument聚类基于不相似性的初始质心选择,以提高文本文档聚类的效率
机译:基于对象的基于高分辨率多光谱卫星图像的构建占用算法使用K-means聚类算法和形状参数
机译:利用基于遗传算法初始化群集中心和基于糖尿病患者的熵的模糊聚类来提高K-Means聚类的性能
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:在k-means算法中采样以聚类大数据集
机译:通过使用增强的K-means聚类算法来检测欺诈性交易的计算机实现的方法
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