聚类算法研究

[引用][C] 不同距离测度的K-Means 文本聚类研究

陈磊磊 - 软件, 2015
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[引用][C] 绿色经济发展总体评价与区域差异分析

曾贤刚， 毕瑞亨 - 环境科学研究, 2014
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[引用][C] 基于样本空间分布密度的初始聚类中心优化K-均值算法

谢娟英， 郭文娟， 谢维信， 高新波 - 计算机应用研究, 2012
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[引用][C] 基于LDA 模型的文本聚类研究

王鹏， 高铖， 陈晓美 - 情报科学, 2015
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[PDF] nyjxxb.net

State-of-the-art review for application of big data technology in aquaculture

D Qingling, LIU Yiran, Z Lu, LI Daoliang - Nongye Jixie Xuebao …, 2018 - nyjxxb.net
It has many difficulties in monitoring and detection accurately and optimal control in
aquaculture because the targets are so special and environment is so sophisticated that …
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[引用][C] 农作物病虫害图像识别技术的研究综述

汪京京， 张武， 刘连忠， 黄帅 - 计算机工程与科学, 2014
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[PDF] gissky.net

[PDF][PDF] 犯罪热点时空分布研究方法综述

陆娟， 汤国安， 张宏， 蒋平， 吴伟 - 地理科学进展, 2012 - gissky.net
犯罪在地理时空内并不是均匀分布的, 而是表现出明显的时空聚集特性, 这种聚集性常用“犯罪
热点” 表述. 基于对犯罪热点的理解, 从犯罪热点时空分布模式, 犯罪热点成因分析以及犯罪热点 …
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[引用][C] 基于密度的K-means 聚类中心选取的优化算法

周炜奔， 石跃祥 - 计算机应用研究, 2012
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基于距离和权重改进的K-means 算法.

王子龙， 李进， 宋亚飞 - Journal of Computer Engineering & …, 2020 - search.ebscohost.com
K-means 聚类算法简单高效, 应用广泛. 针对传统K-means 算法初始聚类中心点的选择随机性
导致算法易陷入局部最优以及K 值需要人工确定的问题, 为了得到最合适的初始聚类中心 …
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[PDF] ecsponline.com

[图书][B] 空间聚类分析及应用

邓敏， 刘启亮， 李光强， 黄健柏 - 2011 - ecsponline.com
空间聚类分析是空间数据挖掘与知识发现的主要手段之一, 已广泛应用于地理学, 地质学,
气象学, 地图学, 天文学及公共卫生等诸多领域. 本书系统阐述了空间聚类分析的理论框架 …
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