zbMATH中的参考文献（参考 48篇文章 48篇，1标准件)

1. Chakraborty，Saptarshi；Paul，Deborina；Das，Swagatam:最优运输的层次聚类（2020）
2. Duan，Leo L.：潜在单纯形位置模型：具有不确定性量化的高维多视图聚类（2020）
3. Kim，Youngseok；Gao，Chao:基于图结构稀疏性的贝叶斯模型选择（2020）
4. Marbac，Matthieu；Sedki，Mohammed；Patin，Tienne:混合数据聚类的变量选择：在人类群体基因组学中的应用（2020）
5. Sanna Passino，Francesco；Heard，Nicholas A.：随机块模型中潜在维度和社区的贝叶斯估计（2020年）
6. 王文静；张欣；麦青：基于模型的包络聚类（2020）
7. 布罗迪诺娃，萨尔卡；菲尔兹莫瑟，彼得；奥尔特纳，托马斯；布雷特内德，克里斯蒂安；罗姆，迈亚：高维数据的稳健和稀疏k-均值聚类（2019）
8. Choi，Hosik；Lee，Seokho:二进制数据的凸聚类（2019）
9. Crook，Oliver M.；Gatto，Laurent；Kirk，Paul D.W.：Dirichlet过程混合物中变量选择的快速近似推断，及其在泛癌蛋白质组学中的应用（2019）
10. Galeano，Pedro；Peña，Daniel:数据科学、大数据和统计（2019）
11. Guillon，Arthur；Lesot，Marie Jeanne；Marsala，Christophe:模糊子空间聚类的近端框架（2019）
12. Lim，Yaeji；Oh，Hee-Seok；Cheung，Ying-Kuen：函数数据的多尺度聚类（2019）
13. 亚型：2019年香溢、罗英玉，效果不详
14. Marbac，Matthieu；Vandewalle，Vincent:可处理的多分区集群（2019）
15. Chekouo，Thierry；Murua，Alejandro:用格子混合模型进行聚类的高维变量选择（2018）
16. Fop，Michael；Murphy，Thomas Brendan：基于模型聚类的变量选择方法（2018）
17. Galimberti，Giuliano；Manisi，Annamaria；Soffritti，Gabriele：基于模型的聚类分析中变量的作用建模（2018）
18. Luca Scrucca；Adrian Raftery:clustvarsel:A Package Implementing Variable Selection for Gaussian Model Based Clustering in R（2018年）不是zbMATH
19. Wallace，Meredith L.；Buysse，Daniel J.；Germain，Anne；Hall，Martica H.；Iyengar，Satish:倾斜模型聚类的变量选择：应用于新睡眠表型的识别（2018）
20. Arias Castro，Ery；Pu，Xiao:稀疏聚类的简单方法（2017）