'Dunarea de Jos' University of Galati, Department of Computer Science and Engineering, Stiintei 2, Galati, Romania;
'Dunarea de Jos' University of Galati, Department of Computer Science and Engineering, Stiintei 2, Galati, Romania;
'Dunarea de Jos' University of Galati, Department of Computer Science and Engineering, Stiintei 2, Galati, Romania;
clustering; patents; metadata; customized weights; data model;
机译:具有创新方法的PCA和K-in的混合互惠模型,其考虑子数据集改进K-Means初始化和逐步标记,以创建具有高可解释性的群集
机译:审查中的标题为“使用文档元数据增强聚类分析”的专利申请
机译:K-Means基于集群的WSN协议,用于能效改进
机译:使用Patent MetAdata改进K-Means聚类
机译:使用主成分分析和K-Means聚类技术自动解析灵活分子系统
机译:初始簇质心的确定是否提高了K-Means聚类算法的性能?应用研究中遗传算法最小生成树和分层聚类的三种混合方法的比较
机译:使用自适应k均值聚类算法在专利分析中进行文本分组