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机译:使用模糊EM算法对模糊数据进行聚类和分类
Univ Technol Compiegne, UMR CNRS Heudiasyc 7253, F-60205 Compiegne, France;
Univ Technol Compiegne, UMR CNRS Heudiasyc 7253, F-60205 Compiegne, France;
机译:将1型模糊和2型模糊聚类与k均值相集成以对分类算法中的输入数据进行预处理
机译:迈向数据分类的混合聚类方法:基于多个核的区间值模糊C均值算法
机译:基于核模糊c均值聚类的模糊支持向量机算法用于离群或噪声分类问题
机译:用于分类算法的输入数据预处理的混合2型模糊聚类技术
机译:用于超光谱数据分类的无监督可能性模糊C均值算法的实现。
机译:使用直觉可能性模糊C均值聚类和模糊SVM算法的医学图像中有效的分割和分类系统
机译:将Type-1模糊和Type-2模糊聚类与K-Meanting集成用于分类算法中的预处理输入数据
机译:用模糊聚类算法分析姿态维持数据