1)initial cluster centers初始聚类中心
1.The new algorithm can obtain global optimal solutions through a new simple and efficient select rule of the initial cluster centers.算法提出了一种简洁快速的初始聚类中心的选取规则,从而使获得的聚类结果为全局最优。
2.First,the authors cluster the sample data with Ward’s method and determine the appropriate number of clusters and the initial cluster centers,and then introduce an algorithm of detecting and deleting outlier.算法首先在用Ward’s方法对样本数据初步聚类的基础上,确定合适的簇数目、初始聚类中心等k-平均算法的初始参数,并进行孤立点检测、删除;基于上述处理再采用传统k-平均算法进行聚类。
英文短句/例句
1.A Kernel C-Means Clustering Algorithm with Meliorated Initial Center初始聚类中心优化选取的核C-均值聚类算法
2.Improved Fuzzy C Means Clustering Algorithm Based on Selecting Initial Clustering Centers基于初始聚类中心选取的改进FCM聚类算法
3.K_means Clustering Algorithm with Fast Lookup Initial Start Center快速查找初始聚类中心的K_means算法
4.Optimizing initial cluster center of K-means algorithm优化初始聚类中心的K-means算法
5.The comparative research of initializing cluster centers for unsupervised classification非监督分类中初始聚类中心法的比较研究
6.Algorithm for Initialization of K-Means Clustering Center Based on Optimized-Division基于最优划分的K-Means初始聚类中心选取算法
7.K-means Initial Clustering Center Optimal Algorithm Based on Partitioning基于划分的K-均值初始聚类中心优化算法
8.The Sorting of Frequency Hopping Signals Based on K-Means Algorithm with Optimal Initial Clustering Centers基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选
9.A Cell Density-Enabled Schema for Initializing Cluster Centers融合网格密度的聚类中心初始化方案
10.Research on Problems Related to the Initial Center Selection in K-means Clustering Algorithm;K-均值聚类算法初始中心选取相关问题的研究
11.An Optimization Initial Center K-means Algorithm for Text Clustering一种优化初始中心点的K-Means文本聚类算法
12.K Mean Cluster Algorithm with Refined Initial Center PointK均值聚类算法初始质心选择的改进
13.First the left ventricle is located using morphological method, then whose inner and outer contours are initialized using k-mean clustering, templet matching and the myocardium shape restoration based on skeleton.然后用 K均值聚类、模板匹配和基于骨架的心肌形状恢复方法给出左心室的内外初始轮廓线 ;
14.Initialization Method for Intuitionistic Fuzzy Clustering Based on Density Function一种基于密度函数的直觉模糊聚类初始化方法
15.Research of initialization of subspace clustering algorithm in binary data二元数据子空间聚类算法的初始化研究
16.Type '%s' needs finalization - not allowed In file type类型'%s'需要初始化-不允许在文件类型中
17.Research of User Classing Traffic in Reconfigurable Network可重构网络中用户业务聚类方法初探
18.Preliminary Research on Classification and Clustering of Chinese Web Page Involved in Intelligent Search;智能搜索中中文网页分类和聚类的初步研究
相关短句/例句
Initial clustering center初始聚类中心
1.The clustering effect of the C-means lies on the covariance matrix of the classes and the selecting method of the initial clustering centers.在分析这两个影响因素的基础上,给出了一种新的基于二分或二倍类内距离试探的初始聚类中心的选取和类的初始划分方法。
2.This paper presents an improved k-means algorithm from data preprocessing,initial clustering centers choosing and the best number of clusters\' determination for better clustering results.该文从数据预处理,初始聚类中心的选取,最佳聚类数的确定等几个方面优化了k-means算法。
3)initial clustering centers初始聚类中心点
1.The improved method takes t-neighborhood as the condition to find better initial clustering centers.算法吸取密度聚类算法的优点,利用对象的t-邻域密度作为选择初始聚类中心点的条件,选出较优的初始中心点,从而得到较好的聚类效果。
4)Clustering Centroids Initialization聚类中心初始化
5)initialization clustering center初始化聚类中心
6)Initial clustering centers selection初始聚类中心选择
延伸阅读
聚煤中心 聚煤带内煤最富集的地区。一个聚煤带有一个或几个聚煤中心。 前苏联地质学家П.И.斯捷潘诺夫于1937年在"聚煤带和聚煤中心"学说中首次提出。他将全球按发生聚煤作用的主要时期划分为 3个区,每个区内又划分几个聚煤带,每个聚煤带包括几个聚煤中心。 1960年,苏联地质学家А.И.叶戈罗夫对聚煤中心作了进一步的论述。指出气候分带决定了地表植被最发育的地区,也决定了泥炭化作用最强烈的地段。但是,在每个聚煤带中, 聚煤作用是不均匀的。聚煤中心的分布严格地受古地理条件(海陆分布、地貌景观)及大地构造条件的制约。在任何聚煤期中,聚煤面积的总和仅构成全球表面的百分之几乃至千分之几。但在某些地区,由于存在着极有利于聚煤作用的条件,可以在相对不大的面积内形成数千亿吨乃至万亿吨的煤炭资源。
