俱乐部风

clusfind:一组六个独立的Fortran程序,用于聚类分析。这些程序在L.Kaufman和P.J.Rousseuw著的《数据中的组查找》一书中进行了描述和说明,纽约:约翰·威利。第一章:黛西。FOR(计算差异);第二章:帕姆。FOR(使用medoids的新方法将数据集划分为簇);第三章:克拉拉。FOR(用于集群大型应用程序);第四章:范妮。FOR(一种新的模糊聚类方法);第五章双胞胎。FOR(层次聚类;您可以在聚集和分裂之间进行选择);第七章:蒙娜。二进制数据集的分层次聚类。


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  1. 静,冰衣;李婷;英、宁晨;俞先石:基于对称化拉普拉斯逆矩阵(SLIM)的稀疏网络社区检测(2022)
  2. Modak,Soumita:一种新的基于非参数间点距离的聚类评估方法(2022)
  3. 斯皮尔莱伊,D。;马蒂奥利,洛杉矶。;S.R.桑托斯。;多聚类:基于多元核密度估计的聚类新算法(2022)
  4. 特维斯科伊,丹尼斯;Gavrilets,Sergey:在不同遗传和环境影响下细菌体特化的进化(2022)
  5. 巴图尔,法蒂玛;Christian Hennig:用平均轮廓宽度聚类(2021)
  6. 安布罗西奥,安东尼奥;阿莫迪奥,索尼娅;伊奥里奥,卡梅拉;潘多尔夫,朱塞佩;西西里亚诺,罗伯塔:调整后的一致性指数:调整后的rand指数对模糊划分的扩展(2021)
  7. 乔,柯比;Gooyabadi,Maryam:研究颜色命名中普遍模式的贝叶斯非参数混合模型(2021)
  8. 郑成奎;公园,基荷;Kim,Byungwon:通过共形预测在圆环上聚类(2021)
  9. 洛佩斯·罗德里格斯,多明戈;科德罗,巴勃罗;恩西索,曼纽尔;Mora,Ángel:聚类和核心含义识别(2021)
  10. Młodak,Andrzej:(k)——基于邻近约束的均值、沃德和概率距离聚类方法(2021)
  11. 纳姆达里,阿里扎;Durrani,Tariq S:用于预测股市短期趋势的神经网络多层前馈感知器模型(2021)
  12. 佩尔,埃尔维拉;Pappadá,Roberta:探索自我网络类型的混合类型数据的聚类过程:对意大利独居老人的应用(2021)
  13. 皮耶塔,皮奥特;Szmuc,Tomasz:粗糙集在大数据分析中的应用:综述(2021)
  14. 庞佐,安东尼奥;正态分布及其在多重污染聚类中的应用
  15. 兰德尔,罗德里戈;阿洛伊丝,丹尼尔;布兰查德,西蒙J。;Hertz,Alain:半监督聚类中成对约束质量的拉格朗日评分法(2021)
  16. 罗贝克,基督徒;Tawn,Jonathan A.:水文变量极值行为的贝叶斯空间聚类(2021)
  17. 桑德斯K。;斯蒂芬森,A.G。;Karoly,D.J.:基于极端相关性的降雨区域化方法(2021年)
  18. 特伦,迈克尔·C。;Ultsch,Alfred:在高维数据中使用基于投影的聚类来寻找基于距离和密度的聚类(2021)
  19. 特伦,迈克尔·C。;Ultsch,Alfred:Swarm intelligence for self-organized clustering(2021年)
  20. 激流,极光;Romo,Juan:初始化(k)-通过引导和数据深度进行聚类(2021)

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