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无监督 K 均值聚类算法 | IEEE 期刊和杂志 | IEEE探索
Source: ieeexplore.ieee.org
Article summary:
1. 无监督 K 均值聚类算法是一种常用的聚类方法，但通常需要进行初始化和参数选择。
2. 文章提出了一种新颖的无监督 K 均值（Uk 均值）聚类算法，可以自动找到最佳的聚类数量，而无需进行任何初始化和参数选择。
3. 实验结果证明了所提出的 Uk 均值聚类算法的优点，并对其计算复杂度进行了分析。
Article analysis:
根据提供的文章内容，无法进行详细的批判性分析。因为文章只提供了摘要和一些引用，没有具体的论述和数据支持。所以无法确定其中是否存在潜在偏见、片面报道、无根据的主张、缺失的考虑点、所提出主张的缺失证据、未探索的反驳、宣传内容等问题。同时，由于文章内容有限，也无法判断作者是否注意到可能的风险或是否平等地呈现双方观点。
要进行批判性分析，需要更多详细的信息和数据支持来评估文章中所提出观点的可靠性和准确性。