聚類分析造句

聚類分析造句

• 1、實(shí)驗(yàn)表明，基于鏡頭的場(chǎng)景邊界檢測(cè)性能優(yōu)于基于多特征的鏡頭聚類分析。
• 2、采用聚類分析研究了南屯煤礦礦井水的水化學(xué)特征，并進(jìn)行了水質(zhì)評(píng)價(jià)。
• 3、文章通過對(duì)鋅鋇白顏料粉種聚類分析的仿真研究，說(shuō)明人工免疫算法廣闊的實(shí)用價(jià)值。
• 4、探討了聚類分析這一重要的數(shù)據(jù)挖掘方法在綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，將模糊聚類與綜合評(píng)價(jià)相結(jié)合以解決待評(píng)價(jià)方案數(shù)較多的排序問題，并且文中還改進(jìn)了建立模糊相似矩陣的方法。 【hao86.com好工具】
• 5、蜱類在中國(guó)分布的聚類分析結(jié)果與中國(guó)的動(dòng)物地理區(qū)劃基本一致，但華北區(qū)及甘肅、安徽、河南、云南與中國(guó)大陸動(dòng)物區(qū)系差異較大。
• 6、這些分析技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘的很多領(lǐng)域，尤其在聚類分析中，平行坐標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)集的定性分析使聚類結(jié)果的合理性得到證明。
• 7、由相似矩陣進(jìn)行模糊聚類分析，得到了汕頭港地區(qū)底沙輸運(yùn)路徑。
• 8、比較完善的聚類分析支持手動(dòng)選擇初始聚類中心，類似監(jiān)督法分類。
• 9、論文在鏡頭分割的基礎(chǔ)上提出了基于多特征的鏡頭聚類分析和基于鏡頭的場(chǎng)景邊界檢測(cè)兩種視頻場(chǎng)景構(gòu)造方法，從而實(shí)現(xiàn)視頻層次結(jié)構(gòu)挖掘。
• 10、聚類分析也稱群分析、點(diǎn)群分析，是研究分類的一種多元統(tǒng)計(jì)方法，是構(gòu)建個(gè)性化信息系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。
• 11、以“數(shù)字流域”為平臺(tái)，采用統(tǒng)計(jì)軟件，利用主成分分析和聚類分析方法進(jìn)行了流域土地質(zhì)量等級(jí)評(píng)價(jià)。
• 12、聚類分析顯示強(qiáng)迫型人格障礙同強(qiáng)迫癥存在密切關(guān)系。
• 13、作者運(yùn)用軟件，對(duì)收集來(lái)的這八臺(tái)機(jī)器在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的停機(jī)時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析和相關(guān)性分析，找出了造成失效時(shí)間較多的幾個(gè)主要因素。
• 14、針對(duì)解決具有語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息的多指標(biāo)聚類分析問題，提出了一種基于二元語(yǔ)義信息處理的最大樹聚類方法。
• 15、實(shí)驗(yàn)表明，修正的簡(jiǎn)單分箱核估計(jì)構(gòu)造方法具有良好的時(shí)間效率和計(jì)算精度，能夠運(yùn)用于面向大規(guī)模數(shù)據(jù)集的聚類分析應(yīng)用。
• 16、提出了一種基于連通分支的聚類分析算法，用以解決鋁電解工業(yè)生產(chǎn)中槽況的分類問題。
• 17、隨著電子計(jì)算機(jī)在農(nóng)業(yè)科研中的應(yīng)用，使聚類分析方法顯示了其特有的功能。
• 18、根據(jù)聚類分析，討論了紫膠蟲主要生產(chǎn)種的親緣關(guān)系。
• 19、聚類分析直接利用相似矩陣或相關(guān)矩陣來(lái)分類，但它們本身存在矛盾，分類時(shí)也會(huì)出現(xiàn)矛盾。
• 20、應(yīng)用聚類分析綜合評(píng)價(jià)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了開發(fā)層系劃分的程序化和標(biāo)準(zhǔn)化。
• 21、針對(duì)多個(gè)專家給出語(yǔ)言相似矩陣的聚類分析問題，提出一種新的編網(wǎng)聚類分析方法。
• 22、同時(shí)引入聚類分析有效性評(píng)價(jià)的統(tǒng)計(jì)量，實(shí)現(xiàn)了模糊聚類的自適應(yīng)性，避免了聚類數(shù)目選取上存在的主觀性。
• 23、探討物流園區(qū)、物流中心的概念，以及它們之間的相互關(guān)系，并對(duì)物流節(jié)點(diǎn)類型確定進(jìn)行了聚類分析。
• 24、針對(duì)具有語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息的多指標(biāo)群聚類分析問題，提出一種基于二元語(yǔ)義信息處理的最大樹聚類方法。
• 25、算子通過聚類分析將種群分割為互不相交的鄰域子種群，對(duì)每一個(gè)子種群應(yīng)用單純形法進(jìn)行并行局部搜索。
• 26、在定量評(píng)價(jià)的數(shù)學(xué)模型中，應(yīng)用型聚類分析劃分土地生態(tài)類型，應(yīng)用主成分分析法確定各生態(tài)類型的地位級(jí)指數(shù)。
• 27、利用數(shù)據(jù)聚類理論和方法對(duì)各天的路段上的交通流速度進(jìn)行了聚類分析，驗(yàn)證了速度數(shù)據(jù)的周相似的性質(zhì)，總結(jié)出了速度數(shù)據(jù)的分類表。
• 28、然后依據(jù)傳統(tǒng)的編網(wǎng)聚類方法的基本思路，給出基于群體語(yǔ)言相似矩陣的聚類分析方法的計(jì)算步驟。
• 29、聚類分析發(fā)現(xiàn)方正銀螂最先與異育銀螂聚成一支，再與異育銀螂準(zhǔn)回交世代聚合，最后才與興國(guó)紅鯉聚合。
• 30、其中，模糊線性回歸預(yù)測(cè)模型和基于軟分類空間的模糊聚類分析預(yù)測(cè)模型較傳統(tǒng)模型有改進(jìn)，預(yù)測(cè)精度得到了進(jìn)一步提高。
• 31、本文試圖通過結(jié)合聚類分析和進(jìn)化樹分析的方法以解決此問題。
• 32、針對(duì)一類特征指標(biāo)值及指標(biāo)權(quán)重均為三角模糊數(shù)的多指標(biāo)信息聚類問題，提出了一種新的最大樹聚類分析方法。
• 33、并在此基礎(chǔ)上建立模型對(duì)我國(guó)行業(yè)工傷事故風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行聚類分析。
• 34、運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的聚類分析方法，將江蘇省淮北地區(qū)劃分成八類旱澇年型，提出防汛抗旱決策結(jié)論。
• 35、選擇特定地區(qū)不同時(shí)相的多光譜圖像進(jìn)行聚類分析，可以實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星核查和作物估產(chǎn)等應(yīng)用目的和要求。
• 36、因此需采用聚類分析對(duì)公路主樞紐城市進(jìn)行聚類，劃分層次來(lái)進(jìn)行功能分析。
• 37、聚類分析是多元分析的一個(gè)分支。
• 38、結(jié)論秩和比法作為一種非參數(shù)綜合評(píng)價(jià)方法，可以與聚類分析聯(lián)合應(yīng)用于衛(wèi)生服務(wù)評(píng)價(jià)。
• 39、將應(yīng)用于模糊聚類分析，給出求解模糊相似矩陣和傳遞閉包的算法。
• 40、應(yīng)用模糊聚類分析客觀分型劃類的一種多元分析方法，對(duì)城市交通社會(huì)總成本進(jìn)行了比較。
• 41、星座圖與連接向量圖是多變量統(tǒng)計(jì)的直觀方法，可用于多變量樣本或多變量指標(biāo)的聚類分析。meilook.com.cn/ZAOJu/
• 42、接著提出了一種用聚類分析、非參數(shù)檢驗(yàn)等構(gòu)成的指標(biāo)動(dòng)態(tài)篩選方法，有效的解決了全面性和代表性的問題。