1) Model-based cluster method
模型聚类法
2) Clustering model
聚类模型
1.
In this paper,three novel fuzzy clustering models are proposed based on the principle of cluster center separation.
根据聚类中心分离原则提出了三个新的模糊聚类模型。
2.
Zero weight problems,which occur with the classical grey clustering model,can be solved.
基于指数型白化函数的灰色聚类改进模型避免了经典聚类模型存在零权重现象的缺陷,使得指标样本值与各级非零权重之间建立了一一对应关系,并将该模型用于计算各单项因子的最大控制值或最小削减量。
3.
In this paper,according to the difference of region of China and influence factors of graduate area flowing when searching job,clustering model is shown with k-means algorithm as its core.
本文依据中国的区域异性及影响大学生就业区域流向驱动因素特性,在以k-means算法为核心的聚类模型基础上,运用2000-2008年中国大学生就业区域流向及其驱动因素面板数据,通过聚类模型分析,找出符合我国国情的地区差异性大学生就业区域流向因素。
3) cluster model
聚类模型
1.
Telecom Customer Strategical Grouping Based on Cluster Model
基于聚类模型的电信客户战略分群
4) regional fuzzy clustering algorithm(RFCA)
区域型模糊聚类算法(RFCA)
5) Fuzzy K-Prototypes clustering algorithm
模糊K原型聚类算法
6) Critical Success Factor Clustering Model
CSF聚类模型
补充资料：动态模糊聚类法
分子式：
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
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