1) density-based algorithms
基于密度的算法
2) density-based spatical clustiny of application with noise(DBSCAN)
基于密度的聚类算法(DBSCAN)
3) DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
基于密度的聚类算法(DBCSAN)
5) Priority-driven Scheduling Algorithm Based on Weight
基于权值的调度算法
6) Density-based clustering
基于密度的聚类
1.
According to the characteristics of gene expression data,a high accurate density-based clustering algorithm called DENGENE was proposed.
根据基因表达数据的特点,提出一种高精度的基于密度的聚类算法DENGENE。
2.
Cluster reducing strategy on vibrating-based,presented in this issue, is the method that improves the density-based clustering of data mining in some field.
基于“震动方法”的类删减策略是在数据挖掘领域“基于密度的聚类”方法基础上,通过对数据仓库中数据元进行初步聚类,确定各类的“核”并赋予“能”之后,再对特定数据元进行能量“震动”,以便减小数据元之间的差别,融合相似度较高的类,突现类与类之间联系的具体方法。
补充资料：非密度制约因素(见密度制约因素)
非密度制约因素(见密度制约因素)
l焦非密度制约因素见生态因素、密度制约后
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