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[translate] 董军和其他文献[39]提出的亲和力变量的相似性传播聚类算法测量,比较接近和重叠的数据集,可提供更好的聚类结果,在非均匀密度,但比较算法或无法得到一个松散的数据集所需的结果。
董军和文学 [39] 提交变量相似性测量的聚类算法相对密切和重叠数据集的亲和性传播中的其他可能会更好地聚类的结果,但在非均匀密度比较算法或无法找到所需的结果,对一个松散的数据集。
东6月和其他在亲合力传播使成群的算法,为了相对地紧密和重叠的数据集的易变的相似性测量(39)提出的文学,在不均匀的密度在一个宽松数据设置也许给一更好成群结果,但比较算法或无法取得预期的结果。
东军的其他人,如一些文献[39]中提出了相似性测量变量的关联性传播群集算法,较近的重叠数据集并,可以更好地群集的结果,但比较算法在非均匀的密度或无法获得所需的结果只有松散的一组数据。
董军和文学 [39] 提交变量相似性测量的聚类算法相对密切和重叠数据集的亲和性传播中的其他可能会更好地聚类的结果,但在非均匀密度比较算法或无法找到所需的结果,对一个松散的数据集。
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