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张冉; 夏厚培;
南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京210044;
中国船舶重工集团第七二四研究所,江苏南京210003;
雷达信号分选; k-means聚类; 聚类中心和数目; 数据场理论; 灰关联分析; 频率捷变;
机译:一种新的软计算模型,用于基于分层K-Means聚类和基区算法的估计和控制爆破产生地面振动
机译:聚类问题中k-means算法的一种新的初始化方法:数据分析
机译:eXploratory K-Means:一种新的简单有效的基因聚类算法
机译:基于密度的模糊C-均值多聚类雷达信号分选算法
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:一种新的混合K-means和人工蜂群算法数据聚类方法
机译:一种简单的k-means聚类算法分析
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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