1) R-variance clustering
R型变量聚类
1.
R-variance clustering was used to extracting body-shape factors in this paper.
提出了利用R型变量聚类帮助提取体型因子,通过采用主分量、相关系数阵的聚类方法在SAS软件中对原始的人体部位变量进行聚类,从而简化问题。
2) R-cluster analysis
R型聚类
1.
In this paper,a system of teaching quality evaluation is analyzed,and a sequence to the evaluated teachers is given according to the R-cluster analysis and Q-cluster analysis of multivariate statistical analysis.
应用多元统计分析中的R型聚类分析和Q型聚类分析对教师一次教学质量测评的评价指标体系和被评教师评价结果进行了分析和排序,为测评指标的修改和完善,为评价结果的科学分析提供依据,对提高教学管理水平和教学质量具有一定的指导意义。
2.
By R-cluster analysis 5 indexes used for classification are selected from 9 indexes reflecting business condition.
首先运用R型聚类分析,从反映经营状况的9项指标中,筛选出5项典型指标作为分类指标,然后根据分类指标,运用Q型聚类中的系统聚类分析法将机械工业45家上市公司分成5类,并进一步按盈利性、成长性和财务安全性对每一类公司的业绩状况进行总体归纳评价。
3) R cluster analysis
R型聚类分析
1.
A new R cluster analysis——Multiple R correlation cluster analysis;
一种新的R型聚类分析方法——复相关R型聚类分析法
2.
The relationship between the comprehensive performance indexes of light-weight worsted fabrics were studied and discovered with the R cluster analysis method in this paper.
针对薄型毛精纺成衣存在经向延伸性、经纬向弯曲度、剪切刚度过小等缺陷,采用FAST织物风格仪、电子强力拉伸仪、织物抗折皱弹性仪等仪器测定了成衣的性能指标,并用R型聚类分析的方法对薄型精纺毛织物综合服用性能指标之间的关系进行研究,找出各性能指标之间的关系。
3.
Based on the thorough mining geology research,R cluster analysis and R factor analysis are used to process surface tectonic primary halo data,and made comprehensive anomaly maps of four factor group score according to the result of R pattern factor analysis——factor sore values.
在深入研究矿区地质的基础上,对矿段内地表断裂构造原生晕数据进行了R型聚类分析和R型因子分析,根据R型因子分析的结果——因子得分值,圈定了四组因子得分的综合异常图。
4) R clustering analysis
R型聚类分析
1.
R clustering analysis on the application research of athletes special fitness;
R型聚类分析对武术套路运动员专项身体素质的应用探讨
5) variable clustering
变量聚类
1.
Clustering methods on both variables and samples are used for analyzing the 11 proteins,and two possibilities for the variable clustering results are given from the TCM perspective to supervise the sample clustering in different ways.
对11种可能的标志蛋白质(群)数据进行分析,以统计聚类为主导思想,给出变量聚类和样本数据聚类综合应用的方法,并结合医学角度对变量聚类结果的分析,指导组内和组间两种样本聚类讨论;同时,通过假设检验,从统计理论上对所得分类予以支持。
2.
And then,combines variable clustering with fuzzy clustering to resolve more problems in data mining.
讨论了变量聚类方法中相同类型变量相似性测度方法,首次提出一种关于混合变量间相似性测度的方法。
6) cluster variables
聚类变量
1.
Using growth elements as cluster variables, analysis of economic growth in Hierachical Cluster Analysis is given in this paper.
以经济增长因素为聚类变量,按增长因素的不同组合进行聚类分析,探索要素和要素组合对经济增长不同作用。
补充资料：变量与变量值
可变的数量标志和所有的统计指标称作变量。变量的数值表现称作
变量值，即标志值或指标值。变量与变量值不能误用。
变量值，即标志值或指标值。变量与变量值不能误用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条