机译:确定中小企业创新数据库的k均值聚类数的改进
k-meansautomatic clusteringdifferential evolutionk activation thresholdU-Control ChartSMEs;
机译:具有创新方法的PCA和K-in的混合互惠模型,其考虑子数据集改进K-Means初始化和逐步标记,以创建具有高可解释性的群集
机译:模糊K-means聚类中的可变加权以确定群集数量
机译:基于距离的K均值聚类算法,用于确定高维数据的簇数
机译:基于U控制图的差分进化聚类确定k均值的聚类数
机译:温州产业集群的发展:其质量提升和创新能力(中国)。
机译:确定雄激素激素正常范围的两种统计方法的比较:K-均值聚类分析和受体工作特征曲线
机译:K-Means聚类和分析方法层次结构在确定Semarang City中MSME融资类型的层次结构