1) feature weight
特征权值
1.
When feature weight parameters are introduced to the distance formula,the performance will depend on the weight values and accordingly can be improved by adj.
而在距离公式中引入一些特征权值后,其聚类结果将依赖于这些权值,从而可以通过调整这些权值优化聚类效果。
2.
An improved K-means clustering algorithm is proposed,which is based on basic K-means Algorithm,and which choose original clustering centers based on densities and improves clustering effects according to feature weight learning.
本文提出了一种改进的K-均值聚类算法,在基本K-均值算法的基础上运用基于密度选择初始中心点并且通过学习特征权值改进聚类效果,克服了基本K-均值算法初始中心点难以确定、聚类结果不稳定的缺点;然后建立了一种基于改进的K-均值算法的人事管理系统聚类分析模型,本模型采用SQL Server 2000数据库实现并成功运用于国内一家知名软件企业的人力资源管理系统中,为该企业选聘人才和用好人才提供了有益的参考。
2) feature weighting
特征权重
1.
Performance of feature weighting computation directly influences precision of text classification or clustering.
特征权重计算是文本表示的关键,权重计算方法的优劣直接影响文本分类和聚类的准确度。
3) feature weighted
特征加权
1.
Based on the fundamental theory of clustering analysis and fuzzy mathematics,the numerical and attributes characteristic samples of history flood were established,and the characteristic samples were analyzed on a basin by using feature weighted fuzzy clustering algorithm.
基于聚类分析和模糊数学的基本原理,对历史洪水建立属性和数值特征的洪水样本,并运用特征加权FCM算法对流域历史洪水特征样本进行聚类分析。
2.
Feature weighted is the general case of feature selection,which has better performance than(or at least has the same performance as) feature selection.
特征加权是特征选择的一般情况,它能更加细致地区分特征对结果影响的程度,往往能够获得比特征选择更好的或者至少相等的性能。
3.
In this paper,distance metric and feature weighted algorithms have been provided for pretreatment of data which are gathered in the network.
提出以距离度量和特征加权算法为基础,对网络中采集到的各种原始样本参数进行数据预处理,以便为故障诊断提供更加可靠、准确地输入参量。
5) feature weighting
特征加权
1.
Analysis and improvement of feature weighting method TF·IDF in text categorization;
文本特征加权方法TF·IDF的分析与改进
2.
To weaken the effects of blur edges and much noise in infrared images,a novel approach on recognition for infrared images based on Gabor filters and feature weighting is presented in this paper.
针对红外图像边缘模糊、噪声较多的特点,文中提出一种新的基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别方法。
3.
In this paper we focus our attention on the works in this field, which include four parts: an improved Gabor feature extraction algorithm based on feature weighting, infrared vehicle detection with Gabor filters and Support Vector Machines (SVM), vehicle clas.
包括基于特征加权的Gabor特征抽取算法：基于Gabor滤波器和SVM的红外车辆检测；一种简单的基于Gabor滤波器和边缘特征的车型识别算法：以及实用的基于特定方向的Gabor滤波器组参数设置方法。
6) property right characteristic
产权特征
1.
Based on enterprise contract theory and the property theory in new institutional economics,this paper analyzes in detail the property right characteristics of the participation elements of enterprise contracts,which are the root of problems in corporate governance.
从企业合约思想的角度出发,运用新制度经济学产权理论,详细分析了企业合约参与要素的产权特征,这些特征正是公司治理问题的根源;在经济发展史中,公司治理问题是在现代发达市场经济条件下才成为人们关注的焦点,这并不能说明公司治理是新问题,它只是问题的新的形式而已,是企业合约结构上的变化。
补充资料：偏微分算子的特征值与特征函数
由边界固定的膜振动引出的拉普拉斯算子的特征值问题：是一个典型的偏微分算子的特征值问题,这里x=(x1,x2)；Ω是膜所占据的平面区域。使得问题有非平凡解（非零解）的参数λ的值,称为特征值；相应的解称为特征函数。当Ω有界且边界嬠Ω满足一定的正则条件时,存在可数无穷个特征值,相应的特征函数ψn(x)组成l2(Ω)上的完备正交系。乘以常因子来规范ψn(x)，使其l2(Ω)模为1,则Ω上的任意函数??(x)的特征展式可写为：当??可以"源形表达"，即??满足边界条件且Δ??平方可积时,展式在Ω一致收敛。当??平方可积时，展式平方平均收敛，且有帕舍伐尔公式：
对膜振动问题的认识还是相当有限的。能够精确地知道特征值的，只限于矩形、圆盘等少数几种非常简单的区域。对椭圆和一般三角形的特征值精确值，还几乎毫无所知。其他情形就更谈不上了。
将不超过 λ的特征值的个数记为N(λ)。特征值的渐近分布由N(λ)对大 λ的渐近式来刻画。这方面最早的结果是（C.H.）H.外尔在1911年得到的（外尔公式）：
式中表示Ω的面积。R.库朗将余项改进为。对于多角形区域，又有人将余项改进到。各种情况下改进余项估计的工作至今绵延不绝。外尔猜测有一个更强的结果：式中｜嬠Ω｜是区域边界之长，但尚未被证出。
与此密切相关的是下面的MP公式：(t→+0)
取一个渐近项时，用陶伯型定理可由它推出N(λ)的外尔公式。第二渐近项与外尔猜想非常相象，但由此证不出外尔猜想。第三项迟至1966年才被M.卡茨导出，后来由H.P.麦基恩与I.M.辛格严格证明,其中h表示鼓膜Ω的洞数。
特征值与膜振动频率有一个直接的换算关系，M.卡茨据此给MP公式一个非常生动的解释：可以"听出"鼓膜的面积|Ω|、周长｜嬠Ω｜和洞的个数h！由于1-h恰巧是Ω的欧拉-庞加莱示性数,是整体几何中颇受重视的一个不变量，"听出鼓形"或"谱的几何"问题立即引起人们的强烈兴趣，并导致一系列重要的研究。不过一般的特征值反问题,要求从特征值的谱完全恢复Ω,还远远没有解决。
用陶伯型定理得出N(λ)渐近式的方法，由T.卡莱曼于1934年首创，他还得到谱函数的渐近式：(λ→∞)，式中δxy当x=y时为1，当x≠y时为0。
上述关于拉普拉斯算子的结果，由L.戈尔丁和F.E.布劳德推广到 Rn的有界区域Ω上的m 阶椭圆算子。尽管推算繁杂，但结果十分简单整齐：；；式中 v(x) 表示集合{ξ｜｜A0(x,ξ)｜<1}的勒贝格测度，而是A的最高阶导数项相应的特征形式。特征展开定理亦由L.戈尔丁得出。
对于奇异情形，例如薛定谔方程 的谱问题,可以证明存在谱函数S(x，y，λ),特征展式为。由于可能出现连续谱，S(x，y，λ)一般不一定能写成前述特征函数双线和的形式。判定奇（异）微分算子谱的离散性是很有意义的工作。已经出现各种充分条件。不过关于特征值与特征函数渐近性质的研究，还只是限于少数特例。
在处理‖x‖→∞ 时V(x)→∞的情形，M.卡茨与D.雷等人曾创造了一种系统的概率方法，其中借助数学期望表出格林函数，有效地求出谱函数与特征值的渐近式：
。
当算子A的系数不光滑,或非一致椭圆，或非自共轭，以及边条件带特征参数或带非定域项等等情形，都出现不少研究结果。还有人考察Au=λBu型的特征值问题,这里A、B都是椭圆算子。
除上述问题外，特征展式的收敛性与求和法也一直受到人们的关注。
对膜振动问题的认识还是相当有限的。能够精确地知道特征值的，只限于矩形、圆盘等少数几种非常简单的区域。对椭圆和一般三角形的特征值精确值，还几乎毫无所知。其他情形就更谈不上了。
将不超过 λ的特征值的个数记为N(λ)。特征值的渐近分布由N(λ)对大 λ的渐近式来刻画。这方面最早的结果是（C.H.）H.外尔在1911年得到的（外尔公式）：
式中表示Ω的面积。R.库朗将余项改进为。对于多角形区域，又有人将余项改进到。各种情况下改进余项估计的工作至今绵延不绝。外尔猜测有一个更强的结果：式中｜嬠Ω｜是区域边界之长，但尚未被证出。
与此密切相关的是下面的MP公式：(t→+0)
取一个渐近项时，用陶伯型定理可由它推出N(λ)的外尔公式。第二渐近项与外尔猜想非常相象，但由此证不出外尔猜想。第三项迟至1966年才被M.卡茨导出，后来由H.P.麦基恩与I.M.辛格严格证明,其中h表示鼓膜Ω的洞数。
特征值与膜振动频率有一个直接的换算关系，M.卡茨据此给MP公式一个非常生动的解释：可以"听出"鼓膜的面积|Ω|、周长｜嬠Ω｜和洞的个数h！由于1-h恰巧是Ω的欧拉-庞加莱示性数,是整体几何中颇受重视的一个不变量，"听出鼓形"或"谱的几何"问题立即引起人们的强烈兴趣，并导致一系列重要的研究。不过一般的特征值反问题,要求从特征值的谱完全恢复Ω,还远远没有解决。
用陶伯型定理得出N(λ)渐近式的方法，由T.卡莱曼于1934年首创，他还得到谱函数的渐近式：(λ→∞)，式中δxy当x=y时为1，当x≠y时为0。
上述关于拉普拉斯算子的结果，由L.戈尔丁和F.E.布劳德推广到 Rn的有界区域Ω上的m 阶椭圆算子。尽管推算繁杂，但结果十分简单整齐：；；式中 v(x) 表示集合{ξ｜｜A0(x,ξ)｜<1}的勒贝格测度，而是A的最高阶导数项相应的特征形式。特征展开定理亦由L.戈尔丁得出。
对于奇异情形，例如薛定谔方程 的谱问题,可以证明存在谱函数S(x，y，λ),特征展式为。由于可能出现连续谱，S(x，y，λ)一般不一定能写成前述特征函数双线和的形式。判定奇（异）微分算子谱的离散性是很有意义的工作。已经出现各种充分条件。不过关于特征值与特征函数渐近性质的研究，还只是限于少数特例。
在处理‖x‖→∞ 时V(x)→∞的情形，M.卡茨与D.雷等人曾创造了一种系统的概率方法，其中借助数学期望表出格林函数，有效地求出谱函数与特征值的渐近式：
。
当算子A的系数不光滑,或非一致椭圆，或非自共轭，以及边条件带特征参数或带非定域项等等情形，都出现不少研究结果。还有人考察Au=λBu型的特征值问题,这里A、B都是椭圆算子。
除上述问题外，特征展式的收敛性与求和法也一直受到人们的关注。
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