聚团簇

apcluster:亲和力传播群集。apcluster包在R中实现了Frey和Dueck的亲合传播聚类,这些算法在很大程度上类似于Frey和Dueck发布的Matlab代码。该软件包还提供了杠杆式亲和力传播和基于范例的聚集聚类算法,该算法也可用于连接从亲和性传播获得的集群。各种绘图功能可用于分析聚类结果。


zbMATH参考文献(参考 106篇文章 参考)

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按年份排序(引用)
  1. 基本算法集(Michael Thrustier,2021)不是zbMATH
  2. 李海林;吴延春吉姆;陈奕旺:时间就是金钱:基于动态模型的商品销售相关性分析时间序列数据挖掘(2020)
  3. Boiarov,A.A.;Granichin,O.N.:稀疏参数高斯混合模型无监督参数估计的输入随机逼近算法(2019)
  4. Brusco,Michael J.;Steinley,Douglas;Stevens,Jordan;Cradit,J.Dennis:《亲和传播:心理学研究中基于范例的聚类工具》(2019)
  5. Comas Cufí,Marc;Martín-Fernández,Josep A.;Mateu Figueras,Glòria:使用后验概率合并有限混合物的成分(2019)
  6. 《中国人的正确性问题》(2019年《中国人的正确性》,戴孝芳,孙国安;张晓娟)
  7. 邓平、王宏军、李天瑞、霍恩、史进、朱新文:无监督集成学习指导下的线性判别分析(2019)
  8. Hennig,Christian;Viroli,Cinzia;Anderlucci,Laura:基于分位数的聚类(2019)
  9. 刘聪;陈倩倩;陈英霞;刘洁:一种基于多指标组合的快速多目标模糊聚类(2019)
  10. Long,Andrew W.;Ferguson,Andrew L.:地标扩散图(L-dMaps):样本外加速流形学习(2019年)
  11. 王宏军;张英辉;张,吉;李天瑞;彭凌西:无监督特征选择的因子图模型(2019)
  12. Bottarelli,Lorenzo;Bicego,Manuele;Denitto,Matteo;Di Pierro,Alessandra;Farineli,Alessandro;Mengoni,Riccardo:带量子退火器的双集群(2018)
  13. 布罗迪诺娃,萨尔卡;扎哈里娃,迈亚;菲尔兹莫瑟,彼得;奥尔特纳,托马斯;布雷特内德,克里斯蒂安:不平衡高维媒体数据的聚类(2018)
  14. Gu,Xiaowei;Angelov,Plamen;Kangin,Dmitry;Principe,Jose:自组织方向感知数据划分算法(2018)
  15. Liu,Wei;Ma,Liang Yu;Jeon,Byengwoo;Chen,Ling;Chen,Bolun:蛋白质相互作用网络中基于网络层次结构的功能模块检测方法(2018)
  16. Zhang,Shu;Li,Lijuan;Yao,Lijuan;Yang,Shipin;Zou,Tao:大规模过程的数据驱动过程分解和鲁棒在线分布式建模(2018)
  17. 朱红、何汉志、徐金辉、方乾豪、王伟:基于果蝇优化和密度峰值聚类的医学图像分割(2018)
  18. 基于farguem,farguetto;farguem,and the facirem,2017;基于facirem,A,graphs;farguem,and the farguetto,2017;基于farguem,A,graphs.;基于farguem,and the facirem,and the fargueto)
  19. 黄金龙;朱庆生;杨立军;程东东;吴全旺:基于准聚类中心的新型聚类算法(2017)
  20. Hu,Chenyue W.;Li,Hanyang;Qutub,Amina A.:收缩聚类:生物医学应用的快速和规模约束算法(2017)