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耿筱媛; 张燕平; 闫屹;
安徽大学;
计算智能与信号处理教育部重点实验室;
安徽;
合肥;
230039;
数据挖掘; 聚类算法; K-means算法; 准则函数;
机译:改进的K-means算法在网络入侵检测中的应用研究
机译:改进的K-means算法在航空业生态系统稳定性交互机制评价中的应用
机译:使用改进的HSV颜色模型和K-Means ++算法中的装袋程序改进无监督颜色分割
机译:改进的K-Means聚类算法在电信企业客户细分中的应用
机译:K-Means和K-Means ++聚类算法的硬件实现和性能评估
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:K-means算法在有效客户细分中的应用:目标客户服务策略
机译:在k-means算法中采样以聚类大数据集
机译:在电信联系的产生/修改期间以电信连接或电信会话的形式传输客户细分信息的方法,基于现有客户细分的移动网络无线电技术的静态和/或动态优化的方法接入网中的信息
机译:一种用于在安全服务应用元件中改进与安全元件相关的安装的方法,该方法位于通信设备,系统和电信网络中,用于在安全服务应用元件中改进与安全元件相关的安装,位于通信设备中的程序,包括机器可读程序代码的程序和计算机程序产品
机译:通过使用增强的K-means聚类算法来检测欺诈性交易的计算机实现的方法
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