1) weighted fast clustering
加权快速聚类
1.
Outlier data mining algorithms based on weighted fast clustering;
基于加权快速聚类的异常数据挖掘算法
2) fast clustering
快速聚类
1.
A fast clustering algorithm called F-CABDET(Fast Clustering Algorithm based on Building a DEnsity-Tree) was presented, which significantly improves computing efficiency, reduces executing time and achieves satisfactory clustering results by the window-based method of converting global computation into local computation.
提出了一种基于窗口的快速聚类算法———FCABDET(Fast Clustering Algorithmbasedon Buildinga DEnsityTree)。
2.
For each pixel around the boundary,a local color model is first estimated through a new fast clustering algorithm,which is designed specially for color clustering.
对边界附近的每一像素,首先通过一种新的专门用于颜色聚类的快速聚类算法得到该像素周围的局部颜色模型,并用来重新估计像素的alpha值,以消除误分割。
3) weighted clustering
加权聚类
1.
The weighted clustering algorithm in.
为提高个性化产品设计的用户体验,实现用户直接参与个性化产品设计的要求,在主模型和事物特性表变型设计的基础上,利用CAD二次开发接口,JAVA3D,VRML和WEB等技术,研究和开发了一个基于Internet的面向大批量定制个性化产品设计平台,并且将机器学习中的加权聚类算法用于个性化产品设计过程中,实现了基于知识的快速个性化产品设计,并以变速箱设计为例,证实了系统对个性化产品设计过程的支持。
2.
It also discussed the application of Weighted Clustering Method.
在对专题数据的处理中,运用模糊聚类分析法对其建立相似矩阵,以截集法进行分类分级,并对加权聚类法的应用进行了详细的探讨。
4) method of rapid diminishing weighting
快速递减加权式
1.
The paper mainly studies fuzzy mathematics theory in real estate appraisal, advancing degree of approaching, principle of choosing the nearest, the application method of rapid diminishing weighting, plus detailed case for discussion.
本文将模糊数学运用于房地产估价中,引进了贴近度、择近原则的概念,建立了“快速递减加权式”,并运用实例,很好地解决了比较法评估房地产价格时的二大难题:一是如何选择与待估房地产条件相似的交易实例并进行因素差异的量化修正;二是计算出各交易实例的修正价格后,如何确定待估房地产的价格。
5) fast phased only weight
快速相位加权
6) Clustering Fast Segmentation
聚类快速分割法
1.
Based on the mathematical morphological algorithm,two methods to solve this complexity were proposed,namely,Clustering Fast Segmentation and Watershed Region Segmentation.
基于数学形态学的方法,研究了两种针对这种较复杂情况的成熟草莓果实分割的方法,即聚类快速分割法和分水岭区域分割法。
补充资料：因侵害姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权产生的索赔权
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