机译:基于自适应模糊c均值聚类的专家模型的未标记数据分类
National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences. P.O. Box 2728, Beijing 100080, China;
mixture of experts; gaussian neural network; unlabeled data classification;
机译:基于模糊c均值和基于常规混合模型的分类方法对微阵列数据的可靠性分析
机译:基于模糊c均值和基于常规混合模型的分类方法对微阵列数据的可靠性分析
机译:混合模型和基于EM的算法,用于混合标记/未标记数据集中的类发现,鲁棒分类和异常剔除
机译:具有两阶段自适应模糊c均值门的专家组合
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:通过Kolmogorov-Nagumo-Nagumo-Nagumo平均统一的K-Means模糊C型和高斯混合模型的统一配方
机译:基于模糊C型拟合和常规混合建模的微阵列数据的可靠性分析