传统的K均值聚类算法(K-Means)是一种典型的基于划分的聚类算法,该聚类算法的最大的优点就是操作简单,并且K均值聚类算法的可伸缩性较好,可以适用于大规模的数据...
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...BF神经网络是一种收敛速度快、网络结构较简单,而且有很强的非线性函数逼近性能[9]且不存在局部最小问题[10]。K均值聚类(K-means)是其最为常用的算法之一。但传统的K-means聚类因依赖于初始值的输入[11],.
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K means method 逐步聚类法 ; 慢慢聚类法
K-Means Cluster 快速聚类 ; 聚类分析 ; 快速聚类法 ; 快速聚类分析
k-means clustering 均值聚类 ; K平均聚类 ; 均值 ; K均值聚类
Fuzzy K-means 模糊K均值 ; 模糊K
k-means algorithm k均值算法 ; 均值聚类算法 ; 均值法 ; 均值算法
k-means 聚类 k-means clustering
K-means 算法 K-means algorithm
SA-K-means 聚类算法
Popular approaches include k-Means and hierarchical clustering.
流行的方法包括k - Means和分层集群。
Given a set of vectors, the next step is to run the k-Means clustering algorithm.
创建了一组矢量之后,接下来需要运行k - Means集群算法。
There are lots of drawbacks to traditional incremental K-means in event detection.
传统的增量k均值法用于事件探测时存在着诸多不足。
"I do believe we probably should step up the relatively unobtrusive and relatively easy, although sometimes somewhat expensive, means of looking for explosives perhaps many more K-9 bomb teams at these kinds of places and we should continue put a lot of resources in intelligence work."
VOA: standard.2010.03.30
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