...
机译:基于CPI模型的稀疏k均值分析算法分析
NTT Communication Science Laboratories 2-4 Hikaridai Seika-cho Soraku-gun Kyoto 619-0237 Japan;
Kanagawa University 2946 Tsuchiya Hiratsuka-shi Kanagawa 259-1293 Japan;
University of Shizuoka 52-1 Yada Suruga-ku Shizuoka 422-8526 Japan;
Clustering; Algorithms; Performance analysis; Data structure; Sparse data; k-means;
机译:针对稀疏,高维数据的基于k均值的共聚簇(kCC)算法
机译:RSKC:鲁棒且稀疏的K均值聚类算法的R包
机译:高维稀疏数据子空间聚类的熵权k均值算法
机译:欠定盲源分离的基于改进蚁群均值聚类算法的稀疏成分分析
机译:聚集教育数字图书馆使用数据:潜在类别分析和K-means算法的比较
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:RSKC:用于稳健和稀疏k均值聚类算法的ANRPACKAGE