flexclust公司

flexclust:灵活的聚类算法,主要功能kcca实现了一个支持任意距离度量和质心计算的k-质心聚类分析的通用框架。进一步的聚类方法包括硬竞争学习、神经气体和QT聚类。聚类结果的可视化方法有很多种(邻域图、凸簇壳、质心条形图等),以及用于聚类稳定性分析的bootstrap方法(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


zbMATH中的参考文献(参考 22篇文章,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. Scitovski,Rudolf;Sabo,Kristian:应用\texttdirectalgorithm搜索集合的最优(k)-划分(\mathcalA\subset\mathbbR^n)及其在多圆检测问题中的应用(2019)
  2. Alexander Foss;Marianthi Markatou:kamila:R和Hadoop中的混合类型数据聚类(2018)不是zbMATH
  3. Lee,Xing Ju;Hainy,Markus;McKeone,James P.;Drovandi,Christopher C.;Pettitt,Anthony N.:应用于南澳大利亚最高温度数据的空间极值模型的ABC模型选择(2018年)
  4. Francesco Dotto;Farcomeni,Alessio;García-Escudero,Luis Angel;Mayo Iscar,Agustín:稳健回归聚类的模糊方法(2017)
  5. Gagolewski,Marek:基于惩罚的多维数据聚合(2017)
  6. Scitovski,Rudolf:对称Lipschitz连续函数的新全局优化方法及其在搜索一维集的全局最优划分中的应用(2017)
  7. Marošević,Tomislav;Scitovski,Rudolf:基于中心聚类的多椭圆拟合(2015)
  8. Krey,Sebastian;Ligges,Uwe;Leisch,Friedrich:递归约束(K)-均值聚类的音乐和音色分割(2014)
  9. Marošević,Tomislav:圆检测的数据聚类(2014)
  10. Olszewski,Dominik;Ther,Branko:使用α-β散度的非对称聚类(2014)ioport公司
  11. Kristian Sabo;Scitovski,Rudolf:(k)均值算法的解释和优化。(2014年)
  12. Grbić,Ratko;Nyarko,Emmanuel Karlo;Scitovski,Rudolf:对称函数Lipschitz全局优化的\texttDirect方法的修改(2013)
  13. Sabo,Kristian;Scitovski,Rudolf;Vazler,Ivan:基于一维中心的l 1-聚类方法(2013)
  14. 布莱恩·埃弗里特(Everitt),托尔斯滕霍恩(Hothorn),托尔斯滕(Torsten):应用多元分析导论(2011)
  15. 蒋,曹明明;米尔金,鲍里斯:在(K)中对聚类数目的智能选择-均值聚类:一个具有不同聚类扩展的实验研究(2010)
  16. Hua,Lin;Li,Dong guo;Lin,Hui;Li,Lin;Li,Xia;Liu,Zhi cheng:KEGG特征通路中基因表达与共调控基因模式的相关性(2010)
  17. 格伦,贝蒂娜;莱希,弗里德里希:在真正的多模态下处理混合模型中的标签转换(2009)
  18. 蒋天一;图志林,亚历山大:动态微目标:基于适应度的个体偏好预测方法(2009)ioport公司
  19. Boztuí,Yasemin;Reuterer,Thomas:细分市场特定篮子分析的组合方法(2008)
  20. Leisch,Friedrich:可视化聚类分析和有限混合模型(2008)