1) clustering measure
聚类度量
3) clustering measure scale step
聚类度量尺度步长
4) variable clustering
变量聚类
1.
Clustering methods on both variables and samples are used for analyzing the 11 proteins,and two possibilities for the variable clustering results are given from the TCM perspective to supervise the sample clustering in different ways.
对11种可能的标志蛋白质(群)数据进行分析,以统计聚类为主导思想,给出变量聚类和样本数据聚类综合应用的方法,并结合医学角度对变量聚类结果的分析,指导组内和组间两种样本聚类讨论;同时,通过假设检验,从统计理论上对所得分类予以支持。
2.
And then,combines variable clustering with fuzzy clustering to resolve more problems in data mining.
讨论了变量聚类方法中相同类型变量相似性测度方法,首次提出一种关于混合变量间相似性测度的方法。
6) incremental clustering
增量聚类
1.
An incremental clustering algorithm based on extended condensation point and grid;
基于扩展凝聚点和网格的增量聚类算法
2.
Replacement strategy for semantic caching based on incremental clustering;
基于增量聚类的语义缓存替换策略
3.
Design and implementation of dynamic and incremental clustering
动态增量聚类的设计与实现
补充资料：可公度量和不可公度量
可公度量和不可公度量
ommensulble and incommensuable magnitudes (quantities)
可公度t和不可公度t【~e璐u由lea目in~men-su.ble magultodes(quanti柱es);“洲口Mel娜M毗“”“”-113Mep目M曰e肠eJ皿，一皿曰』 如果两个同类量(例如两个长度或两个面积)具有或不具有公度(common measure，即另一个同类量，所考虑的两个量都是这个量的整数倍)，则相应地称这两个量为可公度量或不可公度量.正方形的边长和对角线，或圆的面积和丫的半径的平方，都是不可公度量的例尹.如果两个量是可公度的，则‘l艺们的比是有理数;相反，不可公度量忿比是无理数、
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