1) information-theoretic co-clustering
基于信息论联合聚类算法
2) CBA algorithm
基于关联分类算法
3) density-based spatical clustiny of application with noise(DBSCAN)
基于密度的聚类算法(DBSCAN)
4) mesh-based clustering algorithm
基于网格的聚类算法
1.
This paper proposed a novel approach of clustering algorithms from a new point of view,which by name of mesh-based clustering algorithm.
以新产品开发策划中的新产品市场定位为研究对象,提出了一种基于网格的聚类算法(mesh-based clustering algorithm,MCA)。
5) DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
基于密度的聚类算法(DBCSAN)
6) fuzzy min-max clustering algorithm based-on group fusion
基于类别融合的模糊最小最大聚类算法(FMMCA)
补充资料：《概率论、信息论及其在雷达中的应用》
阐述雷达信息和信号检测理论的经典著作，英国P.M.伍德沃德著。1953年伦敦派加蒙出版公司出版，1964年再版。全书共七章，前三章是概率论、信息论和信号分析的基础，也是阅读本书的预备 知识。第四章是噪声中信号检测的一般理论，对理想接收机和后验概率理论作了精辟的阐述。最后三章是全书的精华，系统阐述雷达信号检测理论和分辨理论。书中提出著名的伍德沃德模糊函数的定义，后成为雷达信号分析和波形设计的有效工具。书中还分析了几种典型雷达信号的模糊函数及其对系统潜在性能（精度、分辨力、模糊度）的影响，对雷达信号波形设计有很大的作用。这本书已被译成多种语言出版。1980年美国再次翻印出版。
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