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何佳知; 谢颖华;
东华大学信息科学与技术学院;
聚类; K-means算法; 密度; 聚类中心; 噪声点;
机译:一种基于特征加权的K-Means算法研究
机译:基于并行改进和应用的K-Means算法研究
机译:基于初始聚类中心优化的改进的K均值算法
机译:基于密度的选择方法,用于选择K-Means算法的初始聚类中心
机译:使用k-means算法研究文档聚类。
机译:基于PLS和CA的Elman神经网络优化分类算法研究
机译:一种新的初始化方法,用于生成K-means算法的初始聚类中心
机译:基于成本的功率密度优化和目标覆盖模块化(sup 232)Th /(sup 233)基于U的aDEp
机译:基于K-Means基于集群的数据挖掘系统和方法使用相同
机译:基于边缘节点育儿和基于分布密度的优化的分离子DAG的本地化优化
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