1) minimum distance clustering
最小距离聚类法
1.
The arithmetic defines the distance matrix by the Euclidean distance and determines the orders of sensor fusion according to the minimum distance clustering.
该方法采用欧氏距离定义了距离矩阵,利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,可以克服以往方法中关系矩阵的主观影响,提高数据融合结果的客观性。
2.
The arithmetic improves the objectivity of data fusion by the orders of sensor fusion according to the minimum distance clustering.
在多传感器采集数据基础上,利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,提高数据融合结果的客观性。
2) min(TDw)
最小组内距离法聚类
3) min(TSDw)
最小组内平方距离法聚类
4) self-adaptive min-distance classification
自适应最小距离分类法
6) minimum distance method
最小距离法
1.
In order to overcome the shortcomings of MDM, an im-proved minimum distance method based on ANN(Artificial Neural Networks) is presented.
最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法，但其在使用过程中要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件，否则将会造成识别错误。
2.
In this paper,we used maximum likelihood method and minimum distance method of supervised classification to make comparison on land cover according to the image data of 02B satellite of CBERS.
针对中巴资源卫星02B星CCD图像数据用监督分类中的最大似然法和最小距离法进行土地覆盖分类比较。
3.
Based on seventeen counties economic development data,this paper employs the minimum distance method of clustering analysis to figure out the difference between developed and underdeveloped counties.
选取山东省部分县市的经济数据,应用聚类分析法中的最小距离法对它们的经济发展情况进行聚类,找出经济发达与欠发达县市各自不同特点。
补充资料：最小距离分类
按照模式与各类代表样本的距离进行模式分类的一种统计识别方法。在这种方法中，被识别模式与所属模式类别样本的距离最小。假定c 个类别代表模式的特征向量用R1,...,Rc表示,x是被识别模式的特征向量，|x-Ri|是x与Ri(i＝1,2,...,c)之间的距离，如果|x-Ri|最小，则把x分为第i类。在更复杂的情况下可以用各类的代表样本集合，而不仅仅是用一个样本作为最小距离分类的基础(见近邻法分类)。进行最小距离分类首先要为每个类别确定它的代表模式的特征向量，这是用这种方法进行分类效果好坏的关键。各类代表特征向量可以根据所研究对象的物理、化学、生物等方面的机理来确定，常用的方法是收集各类样本，用各类样本特征向量的平均向量作为各类代表模式的特征向量。其次要选择一种确定的距离度量以计算被识别模式与各类代表模式特征向量之间的距离。常用的距离有欧几里得距离、绝对值距离等。
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