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1)  minimum K-means clustering distance
最小K-Means距离
2)  K-nearest-neighbor
K-最近距离
1.
The classification of the Kazakh newspaper is decided by K-nearest-neighbor,a method that integrates language information and statistical information from the training corpus is basically realizod.
本文利用K-最近距离的方法对哈萨克语报纸进行分类,初步实现了利用统计词频信息和语言信息相结合的方法选择特征词,且计算特征的权重值时不仅考虑词频。
3)  minimum distance
最小距离
1.
Fast calculating minimum distance between point and complex curve with subdivision approximating algorithm
分割逼近法快速求解点到复杂平面曲线最小距离
2.
The minimum distance between two free form surfaces is widely used in selecting the cutter diameter and detecting interference during NC machining of complex part.
曲面间最小距离的求解 ,广泛用于复杂曲面零件数控加工的刀具半径选择和干涉处理中 。
3.
To use the frequency spectrum characteristics in texture classification of remotely sensed imagery,a texture classification algorithm based on minimum distance in frequency space is put forward.
为了将频谱对纹理特性的表征能力应用于遥感图像分类提出了基于频域最小距离遥感图像纹理分类算法。
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4)  minimal distance
最小距离
1.
Finally,we recognize gesture patterns be means of minimal distance of feature pixels.
将图像的轮廓看成一条曲线,采用HDC(HierarchicalDiscreteCorrelation)方法用一个内核对曲线进行多次平滑,得到曲线的尺度空间,再通过跟踪曲线在尺度空间中的运动找出手势轮廓的关键点,最后通过最小距离法对手势进行识别。
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5)  k-nearest neighbor
k-最近邻距离法
1.
The data mining on outliers of time series of gas load is carried out using k-nearest neighbor,and the reasons induced outliers are analyzed.
采用k-最近邻距离法对燃气负荷时序数列进行离群点的数据挖掘,分析了离群点产生的原因。
2.
After analyzing common arithmetic for data mining,this paper mines outlier data using k-nearest neighbor from the materiel consumption of blast furnace,from which attains the error data,then the found error data are corrected by the method of metal-material-balance.
在分析比较离群数据挖掘算法的基础上,采用k-最近邻距离法,对高炉物料消耗数据进行离群数据挖掘,找到错误数据后,用金属料平衡法对其进行修正,实现高炉物料消耗计量数据的自动认证。
6)  minimum distance
最小距离;最小距离
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。
　　

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参考词条