麦克勒斯特

R包mclust:用于基于模型的聚类、分类和密度估计的正常混合建模,通过EM算法拟合的用于基于模型的聚类、分类和密度估计的正常混合建模,包括贝叶斯正则化。


zbMATH中的参考文献(参考 234篇文章 引用,2标准条款)

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  1. Bianchini,Ilaria;Guglielmi,Alessandra;Quintana,Fernando A.:通过光谱密度法确定的点过程混合物(2020年)
  2. Boehmke,Brad;Greenwell,Brandon M.:使用R进行实际操作的机器学习(2020)
  3. Greco,Luca;Agostinelli,Claudio:加权似然混合建模和基于模型的聚类(2020)
  4. Gupta,Bhisham C.;Guttman,Irwin;Jayalath,Kalanka P.:工程师和科学家使用MINITAB,R和JMP的统计和概率应用(2020)
  5. Angelo Mazza;Antonio Punzo:多元污染正态回归模型的混合(2020年)
  6. Okan Bulut,Christopher David Desjardins:profileR:An R package for profile analysis(2020年)不是zbMATH
  7. Rodríguez,Carlos E.;Núez Antonio,Gabriel;Escarela,Gabriel:用于聚类循环数据的贝叶斯混合模型(2020)
  8. Sarkar,Shuchismita;Zhu,Xuwen;Melnykov,Volodymyr;Ingrassia,Salvatore:矩阵数据建模的简约模型(2020)
  9. Yoder,Jordan;Chen,Li;Pao,Henry;Bridgeford,Eric;Levin,Keith;Fishkind,Donniell E;Priebe,Carey;Lyzinski,Vince:顶点提名:规范采样和扩展光谱提名方案(2020)
  10. 莫代尔混合模式(2019年乔塞-乔塞模型)
  11. Dena J.Clink,Holger-Klinck:GIBBONR:使用机器学习检测和分类声学信号的R包(2019)阿尔十四
  12. Dotto,Francesco;Farcomeni,Alessio:基于简约模型的聚类的鲁棒推理(2019)
  13. Flynt,Abby;Dean,Nema:带测量选择的生长混合模型(2019年)
  14. Flynt,Abby;Dean,Nema;Nugent,Rebecca:sARI:a\textitsoftagreement度量,用于包含分配概率的类划分(2019)
  15. Loperfido,Nicola:有限混合,投影追踪和张量秩:三角剖分(2019)
  16. Lu,Zhao Hua;Chow,Sy Miin;Ram,Nilam;Cole,Pamela M.:高度不平衡多变量、多主题时间序列数据的零膨胀状态切换随机微分方程模型(2019)
  17. Michael Hahsler;Matthew Piekenbrock;Derek Doran:dbscan:Fast Density-Based Clustering with R(2019年)不是zbMATH
  18. Adrian O'Hagan;Murphy,Thomas Brendan;Scrucca,Luca;Gormley,Isobel-Claire:通过jackknife、bootstrap和加权似然bootstrap使用高斯混合模型对聚类中的参数不确定性进行调查(2019年)
  19. Adrian O'Hagan;White,Arthur:使用贝叶斯初始化平均改进基于模型的聚类性能(2019)
  20. Park,Ju Hyun;Kyung,Minjung:微阵列数据的Dirichlet过程混合模型的贝叶斯曲线拟合和聚类(2019年)

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