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【2h】

Dsmk-Means “Density-Based Split-And-Merge K-Means Clustering Algorithm”

机译：dsmk-mears“基于密度的分型和合并k均值聚类算法”

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Raed T. Aldahdooh; Wesam Ashour;
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年度 2013
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1. Dsmk-Means “Density-Based Split-And-Merge K-Means Clustering Algorithm” [J] . Raed T. Aldahdooh, Wesam Ashour Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research . 2013,第1期

机译：Dsmk-Means“基于密度的拆分合并K-Means聚类算法”
2. Two density-based k-means initialization algorithms for non-metric data clustering [J] . Bianchi Filippo Maria, Livi Lorenzo, Rizzi Antonello Pattern Analysis and Applications . 2016,第3期

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3. Novel density-based and hierarchical density-based clustering algorithms for uncertain data [J] . Zhang Xianchao, Liu Han, Zhang Xiaotong Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society . 2017,第期

机译：基于新的基于密度和分层密度的基于分层密度的不确定数据集群算法
4. A Privacy-Preserving k-Means Clustering Algorithm Using Secure Comparison Protocol and Density-Based Center Point Selection [C] . Hyeong-Jin Kim, Jae-Woo Chang IEEE International Conference on Cloud Computing . 2018

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5. On density-based and representative-based spatial clustering algorithms. [D] . Chen, Chun-Sheng. 2011

机译：基于密度和基于代表的空间聚类算法。
6. Does Determination of Initial Cluster Centroids Improve the Performance of K-Means Clustering Algorithm? Comparison of Three Hybrid Methods by Genetic Algorithm Minimum Spanning Tree and Hierarchical Clustering in an Applied Study [O] . Saeedeh Pourahmad, Atefeh Basirat, Amir Rahimi, 2020

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7. Does Determination of Initial Cluster Centroids Improve the Performance of K-Means Clustering Algorithm? Comparison of Three Hybrid Methods by Genetic Algorithm, Minimum Spanning Tree, and Hierarchical Clustering in an Applied Study [O] . Saeedeh Pourahmad, Atefeh Basirat, Amir Rahimi, 2020

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