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  1. 通过学习Fisher判别率的置信半径进行近似分布式聚类

  2. 提出了一种新的聚类算法，该算法具有对等（P2P）网络上的近似分布式聚类。 Fisher判别比率用于基于每个本地对等点中的数据分布动态地学习置信半径。 实验结果表明，与DFEKM算法相比，所提方法可以实现更好的聚类精度，同时保持较低的带宽消耗。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：157696
    • 提供者：weixin_38688969