1) hierarchical clustering reasoning
层次聚类推理
1.
On the basis of that,a hierarchical clustering reasoning method,combining RBR and CBR,is introduced sequently.
本文从服装品牌在线评估与诊断的实际需要出发,研究了面向服装品牌的在线诊断评价体系,给出了在线品牌诊断模型,提出案例推理与规则推理相结合的一种层次聚类推理方法,并根据品牌诊断流程和映射算法设计了品牌诊断推理机制,给出了一个服装在线品牌诊断系统的实现。
2) level-by-level reasoning
层次推理
1.
Based on advanced information button technology and client/server database structure mode,the historical patrol data were explained and the patrol plan was made automatically by using knowleded-based level-by-level reasoning method for line patrolling plan.
基于先进的信息钮技术和客户机/服务器数据库结构模型,应用基于知识的线路巡检计划层次推理方法,解释巡检历史数据,自动生成巡检计划。
3) hierarchical clustering
层次聚类
1.
Small targets detection based on hierarchical clustering;
基于层次聚类的弱小目标检测算法
2.
A new hierarchical clustering algorithm based on tree edit distance;
基于树编辑距离的层次聚类算法
3.
Combined unsupervised image segmentation using watershed and hierarchical clustering with MRF;
分水岭算法和基于MRF的层次聚类相结合的混合无监督图像分割算法
4) hierarchical cluster
层次聚类
1.
Based on the multi-dimensional approximate periodic pattern, we present an algorithm to mine multi-dimensional temporal approximate periodicity with the algorithm of hierarchical cluster, then applies to the stock data.
在多维时态近似周期模型的基础上,提出了一种基于时态数据库技术和层次聚类技术的多维时态近似周期挖掘算法,并应用于股票数据。
2.
An equivalence relation ≡HCov is proposed based on the Data Cube s semantics and the dimension s hierarchy of its pattern, and then on the basis of the equivalence relation, proceeds the data cube to hierarchical cluster.
在DataCube语义特性及模式中维的层次性基础上提出了多维数据之间的等价关系≡HCov,对DataCube进行层次聚类·该方法的优点在于用等价类的方法保存了所有聚集记录,同时定义了等价类之间的关系,以保存聚集记录之间的层次信息·理论分析和实验证明,该方法不但节省了存储空间,而且利用聚类信息及层次信息,可高效的进行各种OLAP查询,以及支持多维数据上的上钻下钻、旋转等Cube语义操作·同时,为OLAP查询导航、OLAP查询行为分析的实现提供了可能
3.
The result, normally overpredicted by traditional Environment Envelope Model, is improved by using hierarchical cluster arith- metic that can reduce the influence caused by outliers.
在这一系统中,通过层次聚类算法对物种已知分布点数据进行处理,减少了异常值对预测结果的影响,从而解决了环境包络模型预测结果过于乐观的问题,在物种已知分布数据较少时也能取得较好的结果。
5) hierarchical clustering
层次化聚类
1.
A GA-based divisive hierarchical clustering algorithm;
一种基于遗传算法的分裂式层次化聚类算法
2.
Two implement methods,five join rules and six distance scales of hierarchical clustering are introduced.
为有效运用层次化聚类方法进行海上目标分群,介绍了层次化聚类的两种实现方法、五种联接规则和六种距离尺度,提出了基于学生残差的聚类效果检验方法,结合反舰导弹末制导雷达对海上双环形编队和双线形编队的目标分群实例进行了计算和分析。
3.
A divisive hierarchical clustering algorithm for blind classification of radar emitters based on grey relational measure is proposed.
通过提取雷达辐射源信号在频域内的小波系数作为聚类的样本空间,用灰关联测度来衡量数据样本之间的相似程度,采用自顶向下基于密度扩展的分裂式层次化聚类策略,生成不同层次的划分,然后根据提出的聚类有效性指标估计类的数目。
6) multi-level clustering
多层次聚类
1.
An improved multi-level clustering algorithm based on k-prototype;
一种基于k-prototype的多层次聚类改进算法
补充资料：演绎推理(见推理)
演绎推理(见推理)
deductive inference
住理。yanyl tullj演绎推理(deduetive infer。二ee)见
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参考词条