1) Principal component analysis (PCA) and cluster analysis
主成分和系统聚类分析
2) Principal Component Analysis Method and the Clustering Analysis
主成分分析与系统聚类分析
3) principle component and cluster analysis
主成分和聚类分析
1.
By principle component and cluster analysis,9 varieties which have better synthetic quality properties,were sifted out from the tested rice population,and the tested population was divided into 4 classes.
根据主成分和聚类分析 ,筛选出 9个综合品质特性较好的品种 ,并将全部粳稻品种分成 4个类群。
5) classified analysis on major constituents
主成分聚类分析
1.
This paper puts forward the growth pole mechanism of Hubei Province s spatial economy system,sets up mathematical model to make classified analysis on major constituents on cities in Hubei province and puts forward Hubei province development strategy named "Three Rives and Three Lines".
提出了湖北省空间经济系统的增长极机制，建立了数学模型并运用主成分聚类分析方法，确定了湖北省的城市增长极，提出了湖北省“三江三线”开发的空间发展战略。
6) principal components (analysis-and) cluster analysis
主成份-聚类分析
补充资料：系统聚类分析
分子式：
CAS号：
性质：又称谱系聚类分析。计算n个样本两两之间的距离，将距离最近的两个样本归并为一个新类，再计算新类与当前各类的距离，将距离最近的两类再合并为一个新类。反复进行上述操作，直至所有样本都归为一类为止。它是各种聚类方法中应用最多的一种。
CAS号：
性质：又称谱系聚类分析。计算n个样本两两之间的距离，将距离最近的两个样本归并为一个新类，再计算新类与当前各类的距离，将距离最近的两类再合并为一个新类。反复进行上述操作，直至所有样本都归为一类为止。它是各种聚类方法中应用最多的一种。
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