1) Varied Density Based Clustering Algorithm(VDBSCAN)
变密度聚类算法
2) density-based clustering algorithm
密度聚类算法
1.
In this paper,a density-based clustering algorithm for using optimiazable K-dissimilarity selection is proposed to reduce the cost of I/O and memory usage via integrate the representative subset selection with DBSCAN algorithm.
该文提出一种利用最优K相异性算法(OptiSim)的密度聚类算法,通过代表性子集选择技术与DBSCAN算法的结合,可显著降低I/O耗费和内存需求,使之能够有效地处理大规模空间数据库,并提出一种扩展的OptiSim代表性子集选择方法(EOptiSim),它在处理组合数据库方面能弥补基本的OptiSim方法的不足。
3) density-based spatical clustiny of application with noise(DBSCAN)
基于密度的聚类算法(DBSCAN)
4) DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
基于密度的聚类算法(DBCSAN)
5) density clustering
密度聚类法
1.
According to modeling problem for complex systems only based on input-output data,the paper studies density clustering theory,and puts forward a new theory and a method to find inner fuzzy rules about data,using density clustering knowledge of pattern recognition.
针对仅依赖于输入输出样本数据的复杂系统建模问题,借鉴模式识别聚类分析的理论思想,提出了基于密度聚类提取样本数据模糊规则的理论和方法,通过密度聚类法提取样本数据输入输出变量间的内在规则,并根据密度聚类提取规则的特点,建立了基于密度聚类的模糊逻辑推理方法,确立了一种基于密度聚类的模糊神经网络(DFNN)模型结构。
补充资料：线型低密度聚乙烯/低密度聚乙烯共混物
分子式：
CAS号：
性质：系由线性低密度聚乙烯与低密度聚乙烯组成的共混物，20％的低密度聚乙烯可显著改善线性低密度的加工性能，提高薄膜韧性和透光性，当低密度聚乙烯达50％时，可提高薄膜撕裂强度和断裂伸长率。可通过粒料直接掺混制备。主要用于吹塑农膜、包装膜及挤出包覆电缆。
CAS号：
性质：系由线性低密度聚乙烯与低密度聚乙烯组成的共混物，20％的低密度聚乙烯可显著改善线性低密度的加工性能，提高薄膜韧性和透光性，当低密度聚乙烯达50％时，可提高薄膜撕裂强度和断裂伸长率。可通过粒料直接掺混制备。主要用于吹塑农膜、包装膜及挤出包覆电缆。
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