聚类造句
用聚类造句(精选50个句子)：
1、聚类回归能较好地处理非正态性资料和多重共线性。
2、提出并设计了一种用于高维稀疏相似矩阵的文本聚类算法。
3、应用聚类分析综合评价技术，实现了开发层系划分的程序化和标准化。
4、为有效地检测聚类的边界点，提出基于统计信息的边界模式检测算法。
5、文章通过对锌钡白颜料粉种聚类分析的仿真研究，说明人工免疫算法广阔的实用价值。
6、利用群体间欧氏距离进行的upgma聚类分析结果表明，蜡梅野生群体可以划分为3类.
7、聚类分析显示强迫型人格障碍同强迫症存在密切关系。
8、首先，通过使用dct代替“像素聚类”并重新定义类间散布矩阵，得到一种新的零空间法。
9、阐述了有序样本聚类方法在流域规划、水土保持分区中的应用，对提高分区的合理性、科学性具有很高的实用价值。
10、接着提出了一种用聚类分析、非参数检验等构成的指标动态筛选方法，有效的解决了全面性和代表性的问题。
11、提出了一种免疫聚类算法，该算法主要包括抗体产生、抗原识别和抗体优化等过程。
12、针对解决具有语言评价信息的多指标聚类分析问题，提出了一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法。
13、面对满足二维空间邻接条件的聚类问题，定义了邻接矩阵的概念。
14、星座图聚类是表型性状的聚类，聚类结果与自交系间的血缘无必然的联系。
15、由聚类方法所得结果看出，在该海区中有八个变性水团。
16、在灰色定权聚类模型的基础上，提出了一种基于三角白化权函数的评估模型。
17、运用系统聚类和模糊聚类方法，确认贵州麻鸭在我国主要地方鸭种中的分类地位。
18、这些分析技术已经应用到数据挖掘的很多领域，尤其在聚类分析中，平行坐标对数据集的定性分析使聚类结果的合理性得到证明。
19、同时引入聚类分析有效性评价的f统计量，实现了模糊聚类的自适应性，避免了聚类数目选取上存在的主观性。
20、聚类分析发现方正银螂最先与异育银螂聚成一支，再与异育银螂准回交世代聚合，最后才与兴国红鲤聚合.
21、将matlab应用于模糊聚类分析，给出求解模糊相似矩阵和传递闭包的算法。
22、为了对交通事故实施量化分析，通过图表、聚类、相关、偏相关及回归分析等统计方法对2004年某县交通事故的基本数据进行了分析。
23、提出了一种基于连通分支的聚类分析算法，用以解决铝电解工业生产中槽况的分类问题。
24、本文根据日照百分率年变程曲线类型，应用聚类分析方法，把全国划分为12个日照区。
25、实验表明，通过人工免疫网络与传统统计分析工具的结合，能够有效地从数据集合中提取有用的聚类。
26、然后采用密度估计技术和爬山策略，定义和提取图像数据库的聚类以及归类。
27、对随机取样的过程、特征及缺陷进行了分析，提出一种基于kd树子样的聚类初始化方法。
28、同时根据基元信息的类特征，采用了基于关联函数的动态聚类算法，解决了报警等级分类问题。
29、主要有对相关研究背景的介绍，描述了局域简并度的计算方法和聚类计算算法。
30、该方法采用核密度估计模型来构造近似密度函数，利用爬山策略来提取聚类模式。
31、在分析新疆城市竞争力综合排名及类型聚类的基础上，探讨了新疆城市竞争力的优化对策。
32、聚类分析。结果表明，对中国15种泽泻科植物定量分类得到的结果与传统定性分类的结果一致。
33、应用模糊聚类分析客观分型划类的一种多元分析方法，对城市交通社会总成本进行了比较。
34、合并连接紧密度高的结点，得到最后的聚类结果。
35、在车牌定位阶段，本文提出了基于连通区域水平聚类的车牌粗定位方法。
36、我们应用模糊聚类均值对医学图像进行处理，增强了对薄骨和关节接合处骨骼的识别能力，取得了较好的三维重建效果。
37、由相似矩阵进行模糊聚类分析，得到了汕头港地区底沙输运路径。
38、据此。本文应用模糊动态聚类和模式识别相结合的方法，在人机交互解释系统上自动实现微地震相分析。
39、针对一类特征指标值及指标权重均为三角模糊数的多指标信息聚类问题，提出了一种新的最大树聚类分析方法。
40、通过行业用户的聚类，来获得把白领资源的细分化，一个有价值的细分市场推广渠道也会随之诞生。
41、结论：聚类回归能较好地处理非正态性资料和多重共线性。
42、以“数字流域”为平台，采用spss统计软件，利用主成分分析和聚类分析方法进行了流域土地质量等级评价。
43、运用分类标准矩阵、单指标白化权函数和置信度原则，提出了基于属性识别的灰色聚类方法。
44、通过对有关信息构建研究论文的聚类，把一些特征上类似的信息归并在一起，锁定了信息构建研究的主题范围。
45、应用模糊聚类方法，对阿克苏市当前棉花生产水平下地膜棉播期气象年型进行分类。
46、然后依据传统的编网聚类方法的基本思路，给出基于群体语言相似矩阵的聚类分析方法的计算步骤。
47、针对多个专家给出语言相似矩阵的聚类分析问题，提出一种新的编网聚类分析方法。
48、该算法将聚类方法和knn算法的优点结合起来，从而达到缩减了训练样本数量，减少了算法计算量，加快检索速度的目的。
49、利用数据聚类理论和方法对各天的路段上的交通流速度进行了聚类分析，验证了速度数据的周相似的性质，总结出了速度数据的分类表。
50、探讨了聚类分析这一重要的数据挖掘方法在综合评价中的应用，将模糊聚类与综合评价相结合以解决待评价方案数较多的排序问题，并且文中还改进了建立模糊相似矩阵的方法。
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