NbClust公司

R包NbClust:确定数据集中的最佳集群数量。它提供了30个指标来确定一个数据集中的最佳聚类数目,并从不同的结果向用户提供最佳的聚类方案。


zbMATH中的参考文献(引用于,1标准件)

显示第1到16个结果,共16个。
按年份排序(引文)

  1. Michael C.Thrun,Quirin Stier:基本聚类算法套件(2021)不是zbMATH
  2. van Delft,Anne;Dette,Holger:非平稳函数时间序列二阶性质的相似性度量及其在聚类和测试中的应用(2021)
  3. Boehmke,Brad;Greenwell,Brandon M.:使用R进行实际操作的机器学习(2020)
  4. 乔尔达尼,保罗;费拉罗,玛丽亚·布里吉达;马尔泰拉,弗朗西斯卡:R聚类介绍(2020)
  5. Isotta Landi,Veronica Mandelli,Michael V.Lombardo:reval:一个Python软件包,用于通过基于稳定性的相对聚类验证来确定最佳集群数量(2020)阿尔十四
  6. Talebi,H.;Peeters,L.J.M.;Mueller,U.;Tolosana Delgado,R.;van den Boogaart,K.G.:面向地球科学的地质统计学学习:提高光谱聚类空间意识的案例研究(2020年)
  7. François Role,Stanislas Morbieu,Mohamed Nadif:CoClust:A Python包用于协同集群(2019)不是zbMATH
  8. 何振峰;俞春燕:基于聚类稳定性的进化K-均值(2019)
  9. Kharoubi,Rachid;Oualkacha,Karim;Mkhadri,Abdallah:用于高维二值分类的聚类相关网络支持向量机(2019)
  10. 帕特里克·梅尔:现代心理测量学与R(2018)
  11. Plaza,Francisco;Salas,Rodrigo;Yánez,Eleuterio:从智利北部的凤尾鱼(\textitEngraulisringens)和沙丁鱼(\texitsardinopsagax)登陆时间序列确定生态系统模式(2018年)
  12. Rahmanishamsi,Jafar;Dolati,Ali;Aghabozorgi,Masoudreza R.:基于copula的ICA算法及其在时间序列聚类中的应用(2018)
  13. Dehmer,Matthias(编辑);Shi,Yongtang(编辑);Emmert Streib,Frank(编辑):计算网络分析及其在生物学、医学和化学中的应用(2017)
  14. Goulet,D.:生化动力学实验的建模、模拟和参数拟合(2016)
  15. Bruzzese,Dario;Vistocco,Domenico:DESPOTA:通过pemutation测试方法进行树状图切片(2015)
  16. Malika Charrad;Nadia Ghazzali;Véronique Boiteau;Azam Niknafs:NbClust:用于确定数据集中相关簇数的R包(2014)不是zbMATH