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1)  clustering chart
聚类图
1.
Then the comparability of calibration interval between each testing resource is analyzed using fuzzy clustering method,a dynamic clustering chart can be gained.
采用模糊聚类分析方法确定自动测试系统的校准周期,首先针对各单一测试资源分别采用统计法、运行检查法、阶梯图法、管理图法、质量损失函数法及随机漂移模型法计算校准周期,然后针对各测试资源校准周期的相似性进行模糊聚类分析,得到动态聚类图,最后通过取合适的λ截集将各测试资源分组,同一测试资源组的校准周期取为相同,并按各组中校准周期最小的测试资源确定。
2)  image clustering
图像聚类
1.
Research of immune image clustering algorithm based on space histogram;
基于空间直方图的免疫图像聚类算法研究
2.
Structured image clustering based on fusion of visual and semantic features;
基于视觉和语义融合特征的阶段式图像聚类
3.
Hierarchical Fuzzy Min-Max Clustering Algorithm and Its Application on Image Clustering;
分层模糊最小—最大聚类算法及其在图像聚类中的应用研究
3)  graph clustering
图聚类
1.
As an important means for knowledge discovery,graph clustering attracts much attention in analysis of the complex biological networks,attaining remarkable results in remote homology detection,protein function.
作为知识发现重要手段的图聚类方法,在复杂生物网络分析上受到了普遍关注,在远同源性探测、蛋白质功能预测、代谢途径发现等方面取得了令人瞩目的结果。
2.
This paper mainly discusses study background, significance, present situation at home and abroad as well as key problems where the Graph Clustering Algorithm (GCA) has been confronted with.
为了探测和发现大规模网络中的团体结构,人们将图作为其理论模型提出了众多图聚类方法。
4)  clustered graph
聚类图形
1.
To achieve a graph abstraction,a hierarchical clustered graph is extracted from a general large graph based on the community structures discovered in the graph.
一个多层次的聚类图形从原始的大规模关系图中抽取了出来。
5)  graph-clustering
图形聚类
6)  category diagram
类聚图示
补充资料:图的减缩图(或称图子式)


图的减缩图(或称图子式)
minor of a graph

图的减缩图(或称图子式)【.皿以ofa脚户;MHHoPrpa中a」【补注】设G是一个图(graph)(可以有环及多重边).G的一个减缩图(nullor)是从G中接连进行下述运算而得的任何一个图: i)删去一条边; 五)收缩一条边; 说)去掉一个孤立顶点. NRobe由on与P.D.Se脚aour的图减缩定理(脚Ph nl的。r theon习11)如下所述:已知有限图的无穷序列G,,GZ,…,则存在指标i
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参考词条