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沿着“聚类算法”继续探索，共 1 条内容。
Effects of dimensionality-reduction approach, clustering algorithm, and modal filter window size on management zone quality for precision soil sampling。Smart Agricultural Technology
该研究系统比较降维方法、聚类算法与众数滤波窗口尺寸对管理分区划分质量的影响，可为精准土壤采样方案设计提供参数选择依据，结论适用性受试验地块条件限制。
提出自适应异构动态集成框架AHDE-DS，实现跨异构数据的鲁棒预测、分类与智能决策支持。
比较四种聚类算法在客户细分中的表现，提出面向决策的算法选择框架。
提出聚类加集成学习的混合框架，用土壤气候数据做作物推荐。
综述水下光学图像中的小目标检测，梳理问题、数据集、算法，并展望未来方向。
提出概念探针时间稳定性审计与可解释性衰减界，判断何时需重新审计。
构建可复现工作流，用气候变量与机器学习分类蜂蜜产量。
提出一种简单有效的无监督分类方法，用于特定领域图像，以真菌图像为例。
本文提出便携式高光谱成像结合可解释PLS-DA-SHAP方法,用于茯苓(Fushen,Poria cocos)的地理来源溯源与真实性鉴别。研究展示了如何将机器学习与SHAP可解释性相结合,应用于中药材产地溯源。原文标题:Portable hyperspectral imaging combined with interpretable PLS-DA-SHAP for geographical origin traceability and authenticity discrimination of Poria cocos (Schw.) Wolf (Fushen),作者:Xing W、Zhang Y、Wei X、Nie S、Cheng X、Cai M、Yang Q、Wang Y,发表于Frontiers in Sustainable Food Systems 2026年第10卷doi:10.3389/fsufs.2026.1891249,2026年7月15日接收,8月7日发表。本研究为基于光谱成像的农产品/中药材产地溯源提供了可解释AI方法范式。
