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1)  ordinal data cluster
有序样本分类
2)  ordered sample cluster
有序样本聚类分析
1.
Based on the data of growth,mean of each trait at each month of age were calculated,growth curves for each trait were analyzed with Gompertz model,and growth period of the puppies were divided by ordered sample cluster.
5~12月龄德国牧羊犬,测量体重、体高、体长、胸围、荐高、胸深、管围和头长,统计各性状逐月的累积生长,以Gompertz模型拟合生长曲线并运用有序样本聚类分析方法作发育阶段的划分分析。
3)  ordinal samples cluster
有序样本聚类
1.
So in this paper,based on Tide Traffic Control for in Shanghai Outlines Cross-River Tunnel project,a new algorithm based on ordinal samples cluster method and non parametric regression method is proposed.
本文以上海市外环隧道潮汐交通控制项目为背景,在分析外环隧道两端入口交通数据的基础上,提出基于有序样本聚类和非参数回归交通流预测的隧道可变通道的通行方向切换算法,并最终形成一套潮汐交通控制软件并在外环隧道实际应用。
4)  sequential sample
有序样本
1.
The sequential sample cluster analysis of seedling height growing stage division of Fokienia hodginsii;
福建柏苗高生长期划分的有序样本聚类分析
2.
was divided into four stages with the sequential sample cluster analysis,taking the height net growth increment of one-year-old Cottonwood Populus spp.
以苗高净生长量为样本,采用有序样本聚类分析1年生三角叶杨扦插苗的生长规律,并将其生长过程划分为4个时期,成活期为4月20日~5月10日,生长前期为5月11日~6月27日,速生期为6月28日~9月14日,生长后期为9月15日~9月25日,速生期苗高生长量占苗木全年总生长量的75。
5)  ordered sample
有序样本
1.
Based on this characteristic,such factor is transformed to qualitative variable by clustering analysis of ordered sample.
在影响本科生学习成绩的几种因素中,针对高考成绩这一因素是定量指标的特点,首先将有序样本进行聚类分析,从而把定量指标定性化,进而应用统计中的方差分析模型,找到影响在校学生成绩的重要因素,由此对今后的教学管理提出建设性意见。
2.
Three parts are included as follows:(1) In the first chapter we study the 2003 grade students math term marks and their cet-4 marks according to their entrance marks by using the clustering analysis of ordered sample.
本文通过对我校2003级学生的各种成绩及相关信息采用不同的统计方法进行分析,并对统计分析结果的实际意义进行解释和讨论,主要涉及以下三方面内容: (1)第一章中用有序样本聚类的原理,对学生的高考成绩和高等数学统考成绩以及四级成绩进行聚类分析,初步找到一些影响学生成绩的因素,同时也为后面包含定量变量的方差分析模型做了准备。
6)  Sample Classification
样本分类
1.
In these research areas, sample classification based on gene expression data is acting a very important role, it generally has two pivotal steps: Gene selection and Classifier design.
在这个研究领域里,基于基因表达数据的样本分类扮演着很重要的角色,它一般具有两个关键步骤:基因选择和分类模型设计。
2.
The sample classification method provided is adaptable to multivariate parameters regression analysis of various fields.
给出的样本分类方法对各种领域多元参数回归应用具有重要意义。
补充资料:茶叶的分类——按茶树品种不同来分类
茶叶的分类——按茶树品种不同来分类

  因为中国地大物博,茶树品种种类繁多。这里选择我国台湾省常见品种介绍:青心乌龙(软枝乌龙、小叶乌龙)、台茶27号(金萱)、台茶29号(翠玉)、铁观音、水仙、四季春等品种,在这里仅以台湾的茶树品种来分类。又因茶树为杂交之灌木植物,故其变化也很大。

  青心乌龙:属于小叶种,适合制造部分发酵的晚生种,由于本品种是一个极有历史并且被广泛种植的品种,因此有〔青心乌龙〕,〔种仔〕,〔种茶〕,〔软枝乌龙〕等别名。树型稍小,属于开张型,枝叶较密生,幼芽成紫色,叶片狭长椭圆形,叶肉稍厚柔软富弹性,叶色浓绿富光泽。本品种所制成的包种茶不但品质优良,且广受消费者喜好,故成为本省栽植面积最广的品种,可惜树势较弱,易患枯枝病且产量低。

  青心:属于小叶种,适制性极广的中生种茶树,常用的别名有〔青心〕。树型中等属于稍横张型,幼芽肥大而密生洱毛,呈紫红色,叶片为狭长略成披针型到长椭圆形,以正中央部位最阔,叶缘锯齿较锐利,叶色呈暗绿色,叶肉稍厚带硬。本品种因树势强,产量高且适制性广,因此种植面积经常居全省第一,其中以制造乌龙及俗称口风茶的台湾乌龙茶品质最高。但近年来的种植面积则居第二,主要分布于桃园,新竹,苗栗三县。

  台茶十二号:别名金萱,系统代号-2027,经过四十三年的选育后,才在民国七十年命名的新品种,由于所制造的包种茶具有独特的香味,因此广受消费者的喜好,加上其中早生,强健,高产且适合机采的特性,因此种植面积在稳定的增加中。台茶十二号树型较大,属于稍具直立性的横张型,芽密度高,幼芽大,绿中带紫,洱毛密度略少于青心乌龙,但制造时较不易脱落,故成茶上可看到明显的洱毛。叶片大型呈椭圆型,叶缘锯齿较疏,叶肉稍厚,浓绿且富光泽。由于树势强健,环境适应力强,高产,品质佳且广受消费者欢迎,因此全省各茶区均有种植。

  台茶十三号:别名翠玉,系统代号-2029,与台茶十二号同一时期选育所得。属于中早生适制包种茶的新品种,树型较大,芽色较紫,洱毛密度略低,叶片则较狭长,略大且厚,叶片两侧较上卷,叶缘锯齿较大且粗钝,叶色较绿且更具光泽。本品种较疏且不易机采,加上产量略低于台茶十二号,故初期种植不多,但由于滋味奇佳,并具强烈花香,因此日渐受到欢迎。

  硬枝红心:别名大广红心,是从福建引进的本省四大名种之一。属于早生种适合制造包种茶之品种,树型大且直立,枝叶稍疏,幼芽肥大且密生洱毛,呈紫红色,叶片形状与台茶十二号及台茶十三号接近,但锯齿较锐利,树势强健,产量中等。本品种大部分分布在台北县淡水茶区,目前以石门乡居多,所制成的条型或半球型包种茶,具有特殊香味,但因成茶色泽较差而售价较低,制造铁观音茶泽外观优异且滋味良好,品质与市场需求有直追铁观音种茶树所制造产品的趋势。

  大叶乌龙:本省四大名种之一。属于早生种,适合制造绿茶及包种茶品种,树型高大直立枝叶较疏,芽肥大洱毛多呈淡红色,叶片大型且呈椭圆形,叶色暗绿,叶肉厚树势强,但收成量中等。本品种目前则零星散布于台北县汐止,深坑,石门等地区,面积逐年减少中。

  铁观音:属于小叶种,晚生种适制铁观音茶,树型大枝条粗,但枝叶及芽密度很疏,幼芽稍带红色,叶型长椭圆至狭长型,平铺,叶缘起伏大,呈波浪状,锯齿大但不锐利,叶肉极厚且富有光泽,树势较弱且收成量少,本品种目前仅栽培于台北市文山区的木栅地区,是最佳的铁观音茶种。

  四季春:是由木栅地区茶农选出之茶种,属小叶型,极早生之包种茶品种,树型中大型且开张,枝叶及芽密生,幼芽呈淡红色,叶型较近纺锤型,两端较尖锐,叶色淡绿,具细且锐之锯齿,叶肉厚且具光泽,树势强,采摘期极长且收成量高。
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参考词条