1) OCA
客观聚类方法
2) objective clustering analysis
客观聚类
1.
This paper points out the shortcomings typical of traditional techniques and presents multi-criteria objective clustering analysis, a new method for value -driven customer segmentation, which compared with other clustering methods, can determine the number of clusters and find out the optimal clustering scheme in an automatic and objective way independent of specific expertise.
分析了传统细分方法对于细分客户初始条件敏感的弱点,多准则客观聚类方法不需要借助领域专家的知识,能够自动、客观地确定聚类个数及最优聚类方案。
3) objective method
客观方法
1.
Subjective and objective method of solving interval DEA;
根据是否需要决策者的主观判断,将区间DEA的求解方法分为主观方法和客观方法。
4) objective cluster analysis
客观聚类分析
1.
Compared with the usual clustering method,the objective cluster analysis can automati- cally and objectively determine the number of clusters and find out the optimal clustering scheme.
与通常的聚类方法相比,客观聚类分析方法能自动、客观地确定聚类个数并找到最优聚类方案。
2.
Research on Fuzzy Modeling Method Based on Objective Cluster Analysis
为此,提出了一种新型的鲁棒聚类算法——改进客观聚类分析算法。
5) clustering method
聚类方法
1.
Client transaction behavior pattern recognition based on clustering method;
基于聚类方法的客户交易行为模式识别
2.
This paper using clustering method analyzes the relevant data of rural residents consumption in China.
本文运用数理统计学中的聚类方法,对我国农村居民消费的相关数据进行分析,首先得出我国农村居民消费结构的阶段性演变特征,说明国家政策对农村居民生活水平影响显著。
3.
In this paper,clustering methods in large databases are analyzed and classified.
本文对应用于大型数据库的聚类方法做了分析,并进行分类,列举了每类中的典型的聚类算法及其局限性,最后论述了将聚类技术应用于大型数据库的相关技术、基本准则以及以后的研究方向。
6) clustering
[英]['klʌstə] [美]['klʌstɚ]
聚类方法
1.
Dare Mining is the effective method for processing large amount of data, in which clustering is the common and important method.
数据挖掘是一种处理大规模的数据的方法，聚类方法是数据挖掘中常用的重要方法之一，ＬＢＧ聚类方法有一些不足之处，它对初值有较强的依赖性，常常聚类到局部最优点。
2.
This paper discusses the variability of structure relationship in economic system, develops the concept of structure similarity for linear discrete dynamic economic system and provides a clustering method for modeling this type of economic system in terms of similar structure relationship.
本文探讨了经济系统的变结构性，提出了线性离散动态变结构经济系统的结构相似性概念，同时给出了按相似结构建立线性经济系统数学模型的聚类方
补充资料：地下采矿方法设计的计算机方法
地下采矿方法设计的计算机方法
computerized design of under-ground mining method
d一x!0 eo一kuong fongfo shejl deJ一suanjl fongfa地下采矿方法设计的计算机方法(c omPuter-ized design of underground mining method)用计算机和优化技术完成地下采矿方法设计的一种手段。由于地下采矿方法设计时，要考虑的因素很多，判断决策时又十分灵活，没有固定的程式和准则，计算机处理时难度较大，因此，世界各国在20世纪80年代才开始将计算机和现代数学方法应用于地下采矿方法的设计。地下采矿法设计的计算机方法包含采矿方法优选和采场结构参数的优化两方面的内容。其目的是达到安全、经济、有效地采出矿石。 采矿方法的优选主要方法有模糊数学法、专家系统法、多目标决策法和价值工程法等。 (l)模糊数学法选择采矿方法的主要依据是众多的地质技术条件。但是，并没有定义明确的选择准则可以遵循，所以，采用模糊数学法处理。首先，初选一些采矿方法作为候选者，已知这些采矿方法所要求的地质技术条件。然后列出拟选择采矿方法的矿山的地质技术条件，计算并确定它们与候选采矿方法所要求的地质技术条件之间的模糊相似程度，选择条件最相近的那个采矿方法。 模糊数学还可用来预测采矿方法将取得的技术经济指标。首先，列出本矿山的地质技术条件，再收集一些采用同样采矿方法的其他矿山的地质技术条件，对它们进行模糊聚类。聚类时，与本矿山近似程度最高的矿山取得高权值，其余矿山按聚类近似程度排序依次取较低的权值;然后将各矿山用这种采矿方法取得的技术经济指标加权平均，得到本矿山采用这种采矿方法可能取得的技术经济指标。 (2)专家系统法采矿专家选择采矿方法时，通常先根据矿岩稳固性选择空场法、崩落法或充填法等采矿方法的大类别;然后根据矿体倾角及其他条件选择运输方式和长壁法、分段崩落法等采矿方法小类别;再根据矿体厚度或分段高度选择浅孔、中深孔或深孔等不同的落矿方式。这个过程是一个明显的逻辑推理过程。把这种逻辑因果关系总结成规则，存放在计算机系统中，就建立了采矿方法选择的专家系统(见采矿专家系统)。使用时，输人所设计的矿山的地质技术条件.系统就会自动推理，选择出适用的采矿方法。 (3)多目标决策法选择采矿方法时，考虑采矿成本、采准切割量、矿石贫化率、矿石损失率、采场生产能力等多个因素。这些因素从不同侧面反映采矿方法的优劣，具有各自的计量单位。采用多目标决策法，将这些因素综合起来，从整体上评价几种采矿方法的可行方案，从中择优。 (4)价值工程法价值工程中，事物的价值用其功能与成本的比值来衡量。
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参考词条