1) necessary matching
可能性聚类分析
2) possibilistic C-means
可能性聚类
1.
And then the kernel-based possibilistic C-means (KPCM) clustering algorithm is run on the selected samples to give out a series of represen- tative vectors which are used to train RSVM as support vectors in high space.
然后用基于核的可能性聚类算法(KPCM)在特征空间选择最具有代表性的样本训练约简SVM,减少系统的存储量和训练量。
3) possibilistic clustering
可能性聚类
1.
Type-2 fuzzy possibilistic clustering algorithm for infrared image segmentation
一种二型模糊可能性聚类红外图像分割算法
2.
On the one hand,it always leads to a single cluster center; on the other hand,the existing validity indexes under a fuzzy clustering environment are not workable in possibilistic clustering models.
可能性聚类有两大缺陷:一致聚类中心问题和有效性指标失效问题。
3.
As a generalization of the conventional possibilistic and kernel based possibilistic clustering model,a new kernel based possibilistic clustering model was proposed.
提出一种新的核可能性聚类模型,该模型以核可能性Xie-Beni聚类有效性指标作为代价函数,基于可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的模拟退火方法作为优化策略,聚类个数可以在给定的范围内进行变动,最优的聚类个数与聚类划分被自动获得。
4) extension clustering analysis
可拓聚类分析
1.
basing on extension theory and clustering analysis method,this paper discusses module partition of product theoretically and combines roving machine to divide it into different modules,the extension clustering analysis method for module partition of product is offered.
论文以可拓学理论和聚类分析方法为基础,对产品模块划分进行了理论探讨,并结合粗纱机的产品模块划分实例,给出了用于产品模块划分的可拓聚类分析方法。
5) visual clustering analysis
可视化聚类分析
补充资料：非系统聚类分析
分子式：
CAS号：
性质： 又称非谱系聚类分析。先将各样本粗略分为K个初始类，计算各类形心的坐标，再计算每个样本到类形心的距离，重新将样本聚集到最近距离的类中。再重新计算接受和失去了样本后的各类的形心，再对每个样本进行归类。循此进行，直到每个样本都归到了它与其类形心最靠近的类中，聚类过程停止，最后形成K类。
CAS号：
性质： 又称非谱系聚类分析。先将各样本粗略分为K个初始类，计算各类形心的坐标，再计算每个样本到类形心的距离，重新将样本聚集到最近距离的类中。再重新计算接受和失去了样本后的各类的形心，再对每个样本进行归类。循此进行，直到每个样本都归到了它与其类形心最靠近的类中，聚类过程停止，最后形成K类。
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