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【论文】腰椎后路融合内固定术后感染的多因素logistic回归分析

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  • TA的每日心情

    2021-1-13 09:31
  • 签到天数: 8 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2021-1-5 09:28 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    K-Means算法是一种经典的无监督聚类分析算法,具有运行速度快易于实现等优点,但使用该算法时需要指定聚类数目,且质心的选择具有不确定性。针对上述不足,提出一种基于最大最小距离和BWP指标相结合的K-Means算法。通过对UCI数据库中的4个数据集仿真实验的结果表明,所提出的改进算法在算法的准确率、聚类效果两方面均优于传统的K-Means算法以及基于最大最小距离的K-Means算法。 0 U1 B5 ^' r7 q6 I2 N; F& B! F

    5 y+ i8 J6 t% K1 y/ K

    腰椎后路融合内固定术后感染的多因素logistic回归分析_刘斌 (1).pdf

    197.17 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

    zan
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