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1)  fuzzy c-partition cluster method
基于模糊c-划分的聚类法
2)  Kernel-based Fuzzy C-Means(KFCM)
基于核的模糊C-均值聚类
3)  fuzzy C-means clustering method
模糊C聚类分析
1.
Comparing with the traditional fuzzy C-means clustering method,this algorithm increases th.
从用户的实际需求出发,分析了聚类系统的使用者可能对系统提出的功能要求,提出了一种基于加权Euclid距离的模糊C聚类分析算法。
4)  fuzzy min-max clustering algorithm based-on group fusion
基于类别融合的模糊最小最大聚类算法(FMMCA)
5)  Fuzzy C-mean clustering(FCM)
模糊C-聚值聚类法
6)  model-based clustering
基于模型的聚类分析
补充资料:动态模糊聚类法
分子式:
CAS号:

性质:又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心,其指标能反映该类的特征,将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心,其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异,如差异大于某一阈值,说明分类不合理,需修改分类,即以新的聚类中心代替旧的聚类中心,直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值,认为分类合理,从而终止分类过程。

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参考词条