用聚類造句子，“聚類”造句

再按照層次聚類的方法，合併連接相似度高的子簇，[]得到最終的聚類結果。

同時根據基元信息的類特徵，採用了基於關聯函數的動態聚類算法，解決了*等級分類問題。

實驗結果*，與CLIQUE和SUBCLU相比，該算法具有更好的聚類效果。

然後採用密度估計技術和爬山策略，定義和提取圖像數據庫的聚類以及歸類。

針對非線*時間序列的故障預報問題，提出一種融合最小二乘支持向量機和核減聚類的方法。

探討物流園區、物流中心的概念，以及它們之間的相互關係，並對物流節點類型確定進行了聚類分析。

為了對交通事故實施量化分析，通過圖表、聚類、相關、偏相關及迴歸分析等統計方法對2004年某縣交通事故的基本數據進行了分析。

模糊聚類算法是一種有效的聚類手段，介紹了最大樹模糊聚類算法。

運用系統聚類和模糊聚類方法，確認貴州麻鴨在我國主要地方鴨種中的分類地位。

同時引入聚類分析有效*評價的f統計量，實現了模糊聚類的自適應*，避免了聚類數目選取上存在的主觀*。

由聚類方法所得結果看出，在該海區中有八個變*水團。

以專用詞典為切分工具，建立以概念為基礎的、具有主題分類特點的類目結構是中文信息動態自動聚類的一種適用方式。

通過對有關信息構建研究論文的聚類，把一些特徵上類似的信息歸併在一起，鎖定了信息構建研究的主題範圍。

應用主成分分析和聚類分析方法，對永勝縣7個鄉鎮的13個主要水稻生產區域的水稻產量及其影響因子進行分析。

另一方面則利用了分級聚類算法準確度高為確定初始聚類中心提供了可靠的方法。

面對滿足二維空間鄰接條件的聚類問題，定義了鄰接矩陣的概念。

四、南天竹形態標記和issr標記聚類結果之間的相關*不高，相關係數僅為213。

以“數字流域”為平台，採用spss統計軟件，利用主成分分析和聚類分析方法進行了流域土地質量等級評價。

合併連接緊密度高的結點，得到最後的聚類結果。

該文在傳統單視角判別聚類算法的基礎上，結合多視角學習的思想，提出了一種新的多視角判別聚類算法(MVDC)。

星座圖聚類是表型*狀的聚類，聚類結果與自交系間的血緣無必然的聯繫。

首先，通過使用dct代替“像素聚類”並重新定義類間散佈矩陣，得到一種新的零空間法。

避免了聚類數目選取上存在的主觀*。

您還可以修改一些規範，比如圖表的範圍和類型(條形圖或線形圖，層疊圖或聚類圖)、顏*和模式選項、細分維度和工具提示。

針對一類特徵指標值及指標權重均為三角模糊數的多指標信息聚類問題，提出了一種新的最大樹聚類分析方法。

探討了聚類分析這一重要的數據挖掘方法在綜合評價中的應用，將模糊聚類與綜合評價相結合以解決待評價方案數較多的排序問題，並且文中還改進了建立模糊相似矩陣的方法。