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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.6
- 수록면
- 671 - 672 (2page)
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K-means is a popular one in clustering algorithms, and it minimizes the mutual euclidean distance among the sample points. But K-means has some demerits, such as depending on initial condition, unsupervised learning and local optimum. However mahalanobis distancecan deal this case well. In this paper, the author proposed a ne ... 전체 초록 보기
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Exponential probability clustering
Ⅲ. Experimental Results and Analysis
Ⅳ. Conclusion
Reference
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