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hierarchical clustering

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层次聚类


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层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种,通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中,不同类别的原始数据点是树的最低层,树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法




以下为句子列表:
英文: At first, the data surface is partitioned into small blocks, and points in each block are reorganized into error-controlled LODs by hierarchical clustering and LOD organization.

中文: 首先对输入模型进行分块处理,获取的每一分块分别建立误差控制下的多分辨率数据结构。        更详细...
英文: In this paper,a novel rough set model based on concordance relation is presented,which relaxing the indiscernibility and tolerance between objects on the basis of classical and tolerant rough sets.Based on the extended model,a new hierarchical clustering

中文: 首先在传统的粗糙集模型基础上,通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件,给出了一种基于和谐关系的扩展粗糙集模型;在新模型的基础上,提出了一种新的层次聚类方法;给出一个具体的实例对新的模型加以解释说明。        更详细...
英文: Hierarchical Clustering analysis of Radix Astragali from different habitats

中文: 不同产地黄芪的系统聚类分析        更详细...
英文: Hierarchical clustering analysis of bacterial composition in ballast water on ships in shandong main harbors

中文: 山东主要港口入境船舶压载水中细菌组成的等级聚类分析        更详细...
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