molecular clustering 【化】 分子簇 term clustering 检索词聚类 clustering procedure 【计】 群集过程 record clustering 【计】 记录分组 相似单词 clustering n. 1.聚类 method n. 1.[C]方法,办法 2.[U]秩序,条理,规律 Puzos'method 【医】 皮佐氏法(前置胎盘时,早期破水) lot method 分批法 ...
4... ... 判别分析方法( Discriminant analysis)聚类分析方法(Clustering method) 微分方程的数值方法( Numerical methods) ... www.scribd.com|基于4个网页 3. 聚类方法函数 ... correlation(uncentered),聚类方法函数(Clustering method)我们一般选择输出 均值(Average link age)。
CLUSTERING METHODPROBLEM TO BE SOLVED: To enhance the reliability to enhance the convenience for successive processing by enabling the clustering to an optimum number of clusters.NAKAI TAKAHIRO中井 隆洋TADENUMA MAKOTO蓼沼 眞
For example, if the k-means clustering method is used, the value of the clustering parameter k has an impact on the quality of clustering and, in turn, on the quality of the function prediction. Similarly, if a hierarchical clustering algorithm is used, the extent to which the clustering ...
agglomerative hierarchical clustering method (最新版) 1.聚合层次聚类法概述 2.聚合层次聚类法的原理 3.聚合层次聚类法的应用 4.聚合层次聚类法的优缺点 正文 一、聚合层次聚类法概述 聚合层次聚类法(Agglomerative Hierarchical Clustering Method)是一种基于距离的聚类方法,其主要思想是将相近的样本逐步合并,形成一个...
聚类算法(Clustering Algorithms)之层次聚类(Hierarchical Clustering) 小玉 非监督学习之层次聚类(HierarchicalCluster)原理及代码 一、基本原理及分类 1、层次聚类基本原理:(1)计算每个样本之间的距离,将最近的样本合并成一类(具体合并的细节每个算法都不同,如距离的阈值,样本个数的阈值);(2)计算每个类之间… bemyself...
clustering procedure 【计】 群集过程 record clustering 【计】 记录分组 相似单词 clustering n. 1.聚类 method n. 1.[C]方法,办法 2.[U]秩序,条理,规律 Puzos'method 【医】 皮佐氏法(前置胎盘时,早期破水) lot method 分批法 writing method 记录法 zero method 【电】 零位法 drop method...
Moreover, a Clustering method based on the HKNN graph (CHKNN) is proposed. The CHKNN first generates several tight and small subclusters, then merges these subclusters by exploiting the connectivity among them. In order to select the optimal parameters for CHKNN, we further propose an ...
例句 释义: 全部 更多例句筛选 1. Approximate Clustering via the Quick Subtractive Clustering Method 一种快速减法聚类算法 www.ilib.cn 2. Simulation of RBF Network to Macroscopic Traffic Flow Modeling Based on Subtractive Clustering Method 基于减聚类算法的RBF在宏观交通流建模中的仿真 ilib.cn隐私...
K最近邻(K-nearest neighbors, KNN)是一种基于实例的学习方法,主要用于分类和回归问题。它的核心思想是:通过测量不同特征值之间的距离,找到一个样本最近的邻居(即相似度最高的K个样本),这些邻居的多数属于某个类别,从而可以决定待分类样本的类别。 KNN主要解决了以下问题: 分类问题:KNN通过查找测试样本的K个最近邻...