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周杨;
同济大学电子与信息工程学院;
聚类; K均值; 中心点优化;
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:使用改进的K-means算法,基于特征分类和分组初始化的VQ码本设计
机译:用二元搜索技术初始化K-Means算法的方法
机译:使用优化算法的高效k-means聚类初始化
机译:K-Means和K-Means ++聚类算法的硬件实现和性能评估
机译:无监督的彩色图像分割:基于RGB直方图的K-means群集初始化的情况
机译:用分层算法确定K-means算法的初始化 聚类
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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