K-means text clustering algorithm based on initial cluster centers selection according to maximum distance.
引证的期刊论文等列表
鲁纳纳1,余旌胡1,丁立新2,林广明3.EM算法的ε-加速及在有限混合模型中的应用[J].深圳信息职业技术学院学报,2018
钟志峰,李明辉,张艳.机器学习中自适应k值的k均值算法改进[J].计算机工程与设计,2021
周翔,许茂增,吕奇光.基于顾客点分布的自提点逐渐覆盖选址模型[J].计算机集成制造系统,2018
薛卫,杨荣丽,赵南,徐焕良,任守纲.空间密度相似性度量K-means算法[J].小型微型计算机系统,2018
潘品臣,姜合,吕奕锟.一种非独立同分布下K-means算法的初始中心优化方法[J].小型微型计算机系统,2019
段桂芹.基于改进密度的簇内均值最小距离聚类算法[J].智能计算机与应用,2021
陈靖飒1,程开丰2,吴怀岗1.一种新型高效的无参数化聚类算法[J].小型微型计算机系统,2020
张明微,吴海涛.一种优化初始聚类中心的k-means算法[J].上海师范大学学报(自然科学版),2016