Zobrazeno 1 - 10
of 20 387
pro vyhledávání: '"K-means clustering method"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Dwi Astuti, Muqorobin Muqorobin
Publikováno v:
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, Vol 13, Iss 5, Pp 2144-2160 (2024)
Health centers as health service providers have an important role in ensuring adequate drug availability for the community. However, drug management in health centers often faces obstacles, including the use of manual methods in stock monitoring, whi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/490b1141ff614f01b527f84854d35a25
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Jurnal ELTIKOM: Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer, Vol 8, Iss 1, Pp 83-90 (2024)
The rapid growth in customer data has driven companies to develop smarter and more effective marketing strategies. One efficient approach is customer segmentation, which involves dividing a market or group of customers into smaller segments based on
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5d0717ba20b14c188318c2244c88dd99
Publikováno v:
International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol 161, Iss , Pp 110165- (2024)
User clustering is crucial for tapping the flexibility of the load side and realizing dynamic management of power loads in new power system. K-means method is widely used in clustering analysis due to its simplicity, high efficiency, and scalability,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4e9fa69efa164822a94776efc62078a0
Publikováno v:
Journal of Information Systems and Informatics, Vol 6, Iss 1, Pp 301-312 (2024)
This research employed the K-Means Clustering method to examine the distribution of health workers in Semarang City, emphasizing their pivotal role in the public health infrastructure. Leveraging current data encompassing health worker locations and
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c2d0a8ffcaf946198928386bb9353048
Autor:
Zhu, Hengdong1 (AUTHOR), Xie, Wenxiu2 (AUTHOR), Mu, Yuanyuan3 (AUTHOR), Xu, Juan4 (AUTHOR), Wang, Fu Lee5 (AUTHOR), Qu, Yingying6 (AUTHOR) jessie.qu@gdufs.edu.cn, Hao, Tianyong1 (AUTHOR) haoty@m.scnu.edu.cn
Publikováno v:
Neural Computing & Applications. Mar2024, Vol. 36 Issue 9, p4709-4725. 17p.