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R包聚类:高斯混合模型、K均值、小批量Kmeans、K-Medoids和亲和传播聚类。高斯混合模型、k均值、小批量kmeans、k-medoids和亲和传播聚类,可用于绘制、验证、预测(新数据)和估计最佳聚类数。该包利用“RcppArmadillo”来加速函数的计算密集型部分。有关更多信息,请参见(i)Anja Struyf、Mia Hubert、Peter Rousseuw(1997)《统计软件杂志》(Journal of Statistical Software),<doi:10.18637/jss.v001.i04>;(ii)D.Sculley(2010)的“Web规模k-均值聚类”,ACM数字图书馆,<doi:10.1145/1772690.1772862>;(iii)“犰狳:基于模板的C++《线性代数图书馆》,Sanderson等人(2016年),开放源码软件杂志,<doi:10.21105/joss.00026>;(iv)Brendan J.Frey和Delbert Dueck的“通过在数据点之间传递消息进行聚类”,Science 2007年2月16日:第315卷,第5814期,第972-976页,<doi:10.1126/Science.1136800>。

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