聚類造句
用“聚類”造句 第1組1、聚類回歸能較好地處理非正態性資料和多重共線性。
2、提出并設計了一種用于高維稀疏相似矩陣的文本聚類算法。
3、應用聚類分析綜合評價技術，實現了開發層系劃分的程序化和標準化。
4、為有效地檢測聚類的邊界點，提出基于統計信息的邊界模式檢測算法。
5、文章通過對鋅鋇白顏料粉種聚類分析的仿真研究，說明人工免疫算法廣闊的實用價值。
6、利用群體間歐氏距離進行的UPGMA聚類分析結果表明,蠟梅野生群體可以劃分為3類.
7、聚類分析顯示強迫型人格障礙同強迫癥存在密切關系。
8、首先，通過使用DCT代替“像素聚類”并重新定義類間散布矩陣，得到一種新的零空間法。
9、闡述了有序樣本聚類方法在流域規劃、水土保持分區中的應用，對提高分區的合理性、科學性具有很高的實用價值。
10、接著提出了一種用聚類分析、非參數檢驗等構成的指標動態篩選方法，有效的解決了全面性和代表性的問題。
11、提出了一種免疫聚類算法，該算法主要包括抗體產生、抗原識別和抗體優化等過程。
12、針對解決具有語言評價信息的多指標聚類分析問題，提出了一種基于二元語義信息處理的最大樹聚類方法。
13、面對滿足二維空間鄰接條件的聚類問題，定義了鄰接矩陣的概念。
14、星座圖聚類是表型性狀的聚類，聚類結果與自交系間的血緣無必然的聯系。
15、由聚類方法所得結果看出，在該海區中有八個變性水團。
16、在灰色定權聚類模型的基礎上，提出了一種基于三角白化權函數的評估模型。
17、運用系統聚類和模糊聚類方法，確認貴州麻鴨在我國主要地方鴨種中的分類地位。
18、這些分析技術已經應用到數據挖掘的很多領域，尤其在聚類分析中，平行坐標對數據集的定性分析使聚類結果的合理性得到證明。
19、同時引入聚類分析有效性評價的F統計量，實現了模糊聚類的自適應性，避免了聚類數目選取上存在的主觀性。
20、聚類分析發現方正銀螂最先與異育銀螂聚成一支,再與異育銀螂準回交世代聚合,最后才與興國紅鯉聚合.
21、將MATLAB應用于模糊聚類分析，給出求解模糊相似矩陣和傳遞閉包的算法。
22、為了對交通事故實施量化分析，通過圖表、聚類、相關、偏相關及回歸分析等統計方法對2004年某縣交通事故的基本數據進行了分析。
23、提出了一種基于連通分支的聚類分析算法，用以解決鋁電解工業生產中槽況的分類問題。
24、本文根據日照百分率年變程曲線類型，應用聚類分析方法，把全國劃分為12個日照區。
25、實驗表明，通過人工免疫網絡與傳統統計分析工具的結合，能夠有效地從數據集合中提取有用的聚類。
26、然后采用密度估計技術和爬山策略，定義和提取圖像數據庫的聚類以及歸類。
27、對隨機取樣的過程、特征及缺陷進行了分析，提出一種基于KD樹子樣的聚類初始化方法。
28、同時根據基元信息的類特征，采用了基于關聯函數的動態聚類算法，解決了報警等級分類問題。
29、主要有對相關研究背景的介紹，描述了局域簡并度的計算方法和聚類計算算法。
30、該方法采用核密度估計模型來構造近似密度函數，利用爬山策略來提取聚類模式。
31、在分析新疆城市競爭力綜合排名及類型聚類的基礎上，探討了新疆城市競爭力的優化對策。
32、聚類分析。結果表明，對中國15種澤瀉科植物定量分類得到的結果與傳統定性分類的結果一致。
33、應用模糊聚類分析客觀分型劃類的一種多元分析方法，對城市交通社會總成本進行了比較。
34、合并連接緊密度高的結點，得到最后的聚類結果。
35、在車牌定位階段，本文提出了基于連通區域水平聚類的車牌粗定位方法。
36、我們應用模糊聚類均值對醫學圖像進行處理，增強了對薄骨和關節接合處骨骼的識別能力，取得了較好的三維重建效果。
37、由相似矩陣進行模糊聚類分析，得到了汕頭港地區底沙輸運路徑。
38、據此。本文應用模糊動態聚類和模式識別相結合的方法，在人機交互解釋系統上自動實現微地震相分析。
39、針對一類特征指標值及指標權重均為三角模糊數的多指標信息聚類問題，提出了一種新的最大樹聚類分析方法。
40、通過行業用戶的聚類，來獲得把白領資源的細分化，一個有價值的細分市場推廣渠道也會隨之誕生。
41、結論：聚類回歸能較好地處理非正態性資料和多重共線性。
42、以“數字流域”為平臺，采用SPSS統計軟件，利用主成分分析和聚類分析方法進行了流域土地質量等級評價。
43、運用分類標準矩陣、單指標白化權函數和置信度原則，提出了基于屬性識別的灰色聚類方法。
44、通過對有關信息構建研究論文的聚類，把一些特征上類似的信息歸并在一起，鎖定了信息構建研究的主題范圍。
45、應用模糊聚類方法，對阿克蘇市當前棉花生產水平下地膜棉播期氣象年型進行分類。
46、然后依據傳統的編網聚類方法的基本思路，給出基于群體語言相似矩陣的聚類分析方法的計算步驟。
47、針對多個專家給出語言相似矩陣的聚類分析問題，提出一種新的編網聚類分析方法。
48、該算法將聚類方法和KNN算法的優點結合起來，從而達到縮減了訓練樣本數量，減少了算法計算量，加快檢索速度的目的。
49、利用數據聚類理論和方法對各天的路段上的交通流速度進行了聚類分析，驗證了速度數據的周相似的性質，總結出了速度數據的分類表。
50、探討了聚類分析這一重要的數據挖掘方法在綜合評價中的應用，將模糊聚類與綜合評價相結合以解決待評價方案數較多的排序問題，并且文中還改進了建立模糊相似矩陣的方法。