t离合器

R包tclust:Robust-Trimmed集群。提供健壮修剪聚类的函数。这些方法在Garcia Escudero(2008)<doi:10.1214/07-AOS515>、Fritz等人(2012)<doi:10.18637/jss.v047.i12>和其他文献中进行了描述。


zbMATH中的参考文献(参考文献43条,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. 加西亚-埃斯库德罗,路易斯a。;马约伊斯卡尔,阿古斯丁;Marco Riani:基于约束简约模型的聚类(2022)
  2. 格雷科,卢卡:基于加权似然的广义线性模型的稳健拟合(2022)
  3. 杉川、昭和;Kobayashi,Genya:使用加权完全估计方程的混合模型的稳健拟合(2022年)
  4. 布雷切托,克莱尔;费舍尔,奥雷利;Levrard,Clément:稳健的Bregman集群(2021)
  5. Michael C.Thrun,Quirin Stier:基本聚类算法套件(2021)不是zbMATH
  6. 厄纳,尤克塞尔;Bulut,Hasan:稳健的EM聚类方法:ROBEM(2021)
  7. 庞佐,安东尼奥;Tortora,Cristina:多尺度污染正态分布及其在聚类中的应用(2021)
  8. 布雷切托,克莱尔;Levrard,Clément:A(k)-鲁棒几何推断的基于点的距离(2020)
  9. 卡波佐,安德烈;格雷塞林,弗朗西丝卡;Murphy,Thomas Brendan:基于裁剪和约束的基于模型分类的鲁棒方法。存在异常值和标签噪声的半监督学习(2020)
  10. 加西亚·埃斯库德罗,路易斯·安杰尔;马约伊斯卡尔,阿古斯丁;Riani,Marco:基于模型的具有行列式和形状约束的聚类(2020)
  11. 乔达尼,保罗;费拉罗,玛丽亚·布里吉达;Martella,Francesca:R聚类介绍(2020)
  12. 格雷科,卢卡;Agostinelli,Claudio:加权似然混合建模和基于模型的聚类(2020)
  13. 潘达文,戴维;雷米,朱利安;Verdebout,Thomas:弱可识别性下的主成分方向测试(2020)
  14. 塔瓦雷斯,安娜海伦娜;雅各布,Raymakers;罗素,彼得J。;布里托,保拉;Afreixo,Vera:使用分布峰值和趋势对人类DNA中的基因组词进行聚类(2020年)
  15. 塞里奥利,安德里亚;法科梅尼,阿莱西奥;Riani,Marco:Wild adaptive trimming for稳健估计和聚类分析(2019)
  16. 德尔巴里奥,E。;库斯塔·阿尔贝托斯,J.A。;马特兰,C。;Mayo-Íscar,A.:基于最优运输的稳健聚类工具(2019)
  17. 多托,弗朗西斯科;Farcomeni,Alessio:基于模型的简约聚类的鲁棒推理(2019)
  18. 里维拉·加西亚,迭戈;加西亚-埃斯库德罗,路易斯a。;马约伊斯卡尔,阿古斯丁;Ortega,Joaqín:基于裁剪和约束的函数数据的稳健聚类(2019)
  19. 托蒂,弗朗西丝卡;佩罗塔,多梅尼科;里亚尼,马可;Cerioli,Andrea:评估线性回归数据聚类的微调方法(2019年)
  20. 亚历山大·福斯;Marianthi Markatou:kamila:R和Hadoop中的混合类型数据聚类(2018)不是zbMATH