2) graph theory-based clustering analysis
基于图论的聚类分析
1.
graph theory-based clustering analysis (GTBCA), is proposed, which illustrates the construction of platform through analyzing the commonality and standardization on a set of existing similar products of a company.
提出了一个平台体系结构的分层构造框架及一种平台元素的获取方式———基于图论的聚类分析方法 (GT BCA) 针对企业现有相似产品进行通用性和标准化分析 ,并以此作为构筑公共平台的基础 ,辅助设计人员对平台进行合理规划和设计 ,从而有效地开发产品族 ,满足大批量定制生产的要求 最后 ,用一个抽油机的实例说明了文中方法的可操作性和有效
3) probabilistic-model-based clustering
基于概率模型的聚类
1.
The fitness of cluster model to data distribution is critical to probabilistic-model-based clustering.
在基于概率模型的聚类中,簇模型对数据分布的拟合性直接影响着聚类质量。
4) model based clustering
基于模型聚类
5) Model based texture analysis
基于模型的纹理分析
6) model-based spectral analysis (MBSA)
基于模型的光谱分析
补充资料：非系统聚类分析
分子式：
CAS号：
性质： 又称非谱系聚类分析。先将各样本粗略分为K个初始类，计算各类形心的坐标，再计算每个样本到类形心的距离，重新将样本聚集到最近距离的类中。再重新计算接受和失去了样本后的各类的形心，再对每个样本进行归类。循此进行，直到每个样本都归到了它与其类形心最靠近的类中，聚类过程停止，最后形成K类。
CAS号：
性质： 又称非谱系聚类分析。先将各样本粗略分为K个初始类，计算各类形心的坐标，再计算每个样本到类形心的距离，重新将样本聚集到最近距离的类中。再重新计算接受和失去了样本后的各类的形心，再对每个样本进行归类。循此进行，直到每个样本都归到了它与其类形心最靠近的类中，聚类过程停止，最后形成K类。
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