聚類分析造句,用聚類分析造句

1) 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。

2) 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。

3) 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.

4) 聚類分析顯示強迫型人格障礙同強迫癥存在密切關系。

5) 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。

6) 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。

7) 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，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。

8) 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。

9) 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.

10) 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。

11) 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。

12) 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。

13) 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。

14) 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。

15) 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。

16) 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。

17) 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。

18) 結論秩和比法作為一種非參數綜合評價方法，可以與聚類分析聯合應用于衛生服務評價。

19) 用2種酶系統分別對中國李進行單株聚類分析，中國李某些性狀與等位酶基因位點或等位基因的相關性有待進一步研究。

20) 聚類分析是多元分析的一個分支。

21) 在定量評價的數學模型中，應用Q型聚類分析劃分土地生態類型，應用主成分分析法確定各生態類型的地位級指數。

22) 聚類分析直接利用相似矩陣或相關矩陣來分類，但它們本身存在矛盾，分類時也會出現矛盾。

23) 隨著電子計算機在農業科研中的應用，使聚類分析方法顯示了其特有的功能。

24) 并在此基礎上建立模型對我國行業工傷事故風險進行聚類分析。

25) 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。

26) 以“數字流域”為臺，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。

27) 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。

28) 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。

29) 其中，模糊線性回歸預測模型和基于軟分類空間的模糊ISODATA聚類分析預測模型較傳統模型有改進，預測精度得到了進一步提高。

30) 探討物流園區、物流中心的概念，以及它們之間的相互關系，并對物流節點類型確定進行了聚類分析。

31) 星座圖與連接向量圖是多變量統計的直觀方法，可用于多變量樣本或多變量指標的聚類分析。

32) 作者運用SPSS軟件，對收集來的這八臺機器在較長一段時間內的停機時間數據進行了聚類分析和相關性分析，找出了造成失效時間較多的幾個主要因素。

33) 本文試圖通過結合聚類分析和進化樹分析的方法以解決此問題。

34) 論文在鏡頭分割的基礎上提出了基于多特征的鏡頭聚類分析和基于鏡頭的場景邊界檢測兩種視頻場景構造方法，從而實現視頻層次結構挖掘。

35) 以遼寧省2004年區域試驗部分新品系為試材，對遼寧水稻品質性狀進行相關分析及品種聚類分析。

36) 選擇特定地區不同時相的多光譜圖像進行聚類分析[zao jv.聚類分析造句]，可以實現衛星核查和作物估產等應用目的和要求。

37) 蜱類在中國分布的聚類分析結果與中國的動物地理區劃基本一致，但華北區及甘肅、安徽、河南、云南與中國大陸動物區系差異較大。

38) 應用主成分分析和聚類分析方法，對永勝縣7個鄉鎮的13個主要水稻生產區域的水稻產量及其影響因子進行分析。

39) 聚類分析也稱群分析、點群分析，是研究分類的一種多元統計方法，是構建個性化信息系統的關鍵技術。

40) 針對具有語言評價信息的多指標群聚類分析問題，提出一種基于二元語義信息處理的最大樹聚類方法。

41) 根據聚類分析，討論了紫膠蟲主要生產種的親緣關系。

42) 實驗表明，基于鏡頭的場景邊界檢測性能優于基于多特征的鏡頭聚類分析。

43) 本研究采用了形態學標記和RAPD標記相結合，運用譜系聚類分析、主成分分析，主坐標分析對32份中國南瓜種質的遺傳多樣性進行了研究。主要結果如下。

44) 采用聚類分析研究了南屯煤礦礦井水的水化學特征，并進行了水質評價。

45) 實驗表明，修正的簡單分箱核估計構造方法具有良好的時間效率和計算精度，能夠運用于面向大規模數據集的聚類分析應用。

46) PLS算子通過聚類分析將種群分割為互不相交的鄰域子種群，對每一個子種群應用單純形法進行并行局部搜索。

47) 比較完善的ISODATA聚類分析.支持手動選擇初始聚類中心,類似監督法分類.

48) 運用統計學的聚類分析方法，將江蘇省淮北地區劃分成八類旱澇年型，提出防汛抗旱決策結論。

49) 因此需采用聚類分析對公路主樞紐城市進行聚類，劃分層次來進行功能分析。

50) 第四章對城市用地效益進行指數標準差分析、協調度分析和聚類分析。并對11城市的用地效益結果進行分析。

51) 通過對參試的18個不同基因型小麥中植酸和戊聚糖含量進行聚類分析，可以將18個基因型小麥聚為四類，并初步認為豫麥47是參試品種中最適宜于用作飼用小麥。