2) Gustafson-Kessel fuzzy clustering
G-K模糊聚类
4) G-K fuzzy clustering method
G-K模糊聚类算法
5) K-means clustering
K-means聚类
1.
More effective algorithm for K-means clustering;
求解K-means聚类更有效的算法
2.
Research on segmenting color regions in textile printing image based on K-means clustering;
基于K-means聚类的纺织品印花图像区域分割
3.
Collaborative filtering recommendation model based on effective dimension reduction and K-means clustering
一种结合有效降维和K-means聚类的协同过滤推荐模型
6) k-prototype clustering
k-prototype聚类
补充资料：动态模糊聚类法
分子式：
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条