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K-均值聚类算法必须事先获取聚类数目,并且随机地选取聚类初始中心会造成聚类结果不稳定,容易在获得一个局部最优值时终止。提出了一种基于半监督学习理论的改进K-均值聚类算法,利用少量标签数据建立图的最小生
半监督均值偏移,徐广敏,陈松灿,均值偏移是一个有效的非参数无监督聚类方法,并已获得深入研究与广泛应用。当聚类过程中利用了部分标号或逐对约束的监督信息时,
为适应多设备环境下用户界面开发的需求,解决当前UIDL存在的一些问题,设计并实现了一个轻量级多设备用户界面描述语言MDUIDL。该语言分为抽象界面描述语言、具体界面描述语言、事件描述语言和设备描述语言
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论文研究-半参数STAR模型的估计及应用.pdf, 文中首次提出了一个新的STAR模型,在保留了转换函数的前提下,让转换变量以非参数的形式进入转换函数,从而有效减少了模型误设的风险,提高了样本内拟合
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