一、聚類回歸能較好地處理非正態(tài)性資料和多重共線性。

二、提出并設(shè)計了一種用于高維稀疏相似矩陣的文本聚類算法。

三、應(yīng)用聚類分析綜合評價技術(shù)，實現(xiàn)了開發(fā)層系劃分的程序化和標(biāo)準(zhǔn)化。

四、為有效地檢測聚類的邊界點，提出基于統(tǒng)計信息的邊界模式檢測算法。

五、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。

六、利用群體間歐氏距離進(jìn)行的UPGMA聚類分析結(jié)果表明,蠟梅野生群體可以劃分為3類.

七、聚類分析顯示強(qiáng)迫型人格障礙同強(qiáng)迫癥存在密切關(guān)系。

八、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。

九、闡述了有序樣本聚類方法在流域規(guī)劃、水土保持分區(qū)中的應(yīng)用，對提高分區(qū)的合理性、科學(xué)性具有很高的實用價值。

十、接著提出了一種用聚類分析、非參數(shù)檢驗等構(gòu)成的指標(biāo)動態(tài)篩選方法，有效的解決了全面性和代表性的問題。

十一、提出了一種免疫聚類算法，該算法主要包括抗體產(chǎn)生、抗原識別和抗體優(yōu)化等過程。

十二、針對解決具有語言評價信息的多指標(biāo)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。

十三、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。

十四、星座圖聚類是表型性狀的聚類，聚類結(jié)果與自交系間的血緣無必然的聯(lián)系。

十五、由聚類方法所得結(jié)果看出，在該海區(qū)中有八個變性水團(tuán)。

十六、在灰色定權(quán)聚類模型的基礎(chǔ)上，提出了一種基于三角白化權(quán)函數(shù)的評估模型。

十七、運用系統(tǒng)聚類和模糊聚類方法，確認(rèn)貴州麻鴨在我國主要地方鴨種中的分類地位。

十八、這些分析技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘的很多領(lǐng)域，尤其在聚類分析中，平行坐標(biāo)對數(shù)據(jù)集的定性分析使聚類結(jié)果的合理性得到證明。

十九、同時引入聚類分析有效性評價的F統(tǒng)計量，實現(xiàn)了模糊聚類的自適應(yīng)性，避免了聚類數(shù)目選取上存在的主觀性。

二十、再按照層次聚類的方法，合并連接相似度高的子簇，[]得到最終的聚類結(jié)果。

二十一、聚類分析發(fā)現(xiàn)方正銀螂最先與異育銀螂聚成一支,再與異育銀螂準(zhǔn)回交世代聚合,最后才與興國紅鯉聚合.

二十二、將MATLAB應(yīng)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。

二十三、為了對交通事故實施量化分析，通過圖表、聚類、相關(guān)、偏相關(guān)及回歸分析等統(tǒng)計方法對2004年某縣交通事故的基本數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。

二十四、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(yè)生產(chǎn)中槽況的分類問題。

二十五、本文根據(jù)日照百分率年變程曲線類型，應(yīng)用聚類分析方法，把全國劃分為12個日照區(qū)。

二十六、實驗表明，通過人工免疫網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)統(tǒng)計分析工具的結(jié)合，能夠有效地從數(shù)據(jù)集合中提取有用的聚類。

二十七、然后采用密度估計技術(shù)和爬山策略，定義和提取圖像數(shù)據(jù)庫的聚類以及歸類。

二十八、對隨機(jī)取樣的過程、特征及缺陷進(jìn)行了分析，提出一種基于KD樹子樣的聚類初始化方法。

二十九、同時根據(jù)基元信息的類特征，采用了基于關(guān)聯(lián)函數(shù)的動態(tài)聚類算法，解決了報警等級分類問題。

三十、主要有對相關(guān)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。

三十一、該方法采用核密度估計模型來構(gòu)造近似密度函數(shù)，利用爬山策略來提取聚類模式。

三十二、在分析新疆城市競爭力綜合排名及類型聚類的基礎(chǔ)上，探討了新疆城市競爭力的優(yōu)化對策。

三十三、聚類分析。結(jié)果表明，對中國15種澤瀉科植物定量分類得到的結(jié)果與傳統(tǒng)定性分類的結(jié)果一致。

三十四、應(yīng)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(jìn)行了比較。

三十五、合并連接緊密度高的結(jié)點，得到最后的聚類結(jié)果。

三十六、在車牌定位階段，本文提出了基于連通區(qū)域水平聚類的車牌粗定位方法。

三十七、該方法綜合利用詞語、語義和詞串信息進(jìn)行句子相似度計算，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行句子聚類。實驗表明。

三十八、我們應(yīng)用模糊聚類均值對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行處理，增強(qiáng)了對薄骨和關(guān)節(jié)接合處骨骼的識別能力，取得了較好的三維重建效果。

三十九、由相似矩陣進(jìn)行模糊聚類分析，得到了汕頭港地區(qū)底沙輸運路徑。

四十、據(jù)此。本文應(yīng)用模糊動態(tài)聚類和模式識別相結(jié)合的方法，在人機(jī)交互解釋系統(tǒng)上自動實現(xiàn)微地震相分析。

四十一、針對一類特征指標(biāo)值及指標(biāo)權(quán)重均為三角模糊數(shù)的多指標(biāo)信息聚類問題，提出了一種新的最大樹聚類分析方法。

四十二、通過行業(yè)用戶的聚類，來獲得把白領(lǐng)資源的細(xì)分化，一個有價值的細(xì)分市場推廣渠道也會隨之誕生。

四十三、結(jié)論：聚類回歸能較好地處理非正態(tài)性資料和多重共線性。

四十四、以“數(shù)字流域”為平臺，采用SPSS統(tǒng)計軟件，利用主成分分析和聚類分析方法進(jìn)行了流域土地質(zhì)量等級評價。

四十五、運用分類標(biāo)準(zhǔn)矩陣、單指標(biāo)白化權(quán)函數(shù)和置信度原則，提出了基于屬性識別的灰色聚類方法。

四十六、通過對有關(guān)信息構(gòu)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(gòu)建研究的主題范圍。

四十七、應(yīng)用模糊聚類方法，對阿克蘇市當(dāng)前棉花生產(chǎn)水平下地膜棉播期氣象年型進(jìn)行分類。

四十八、然后依據(jù)傳統(tǒng)的編網(wǎng)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。

四十九、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(wǎng)聚類分析方法。

五十、提出了一種新的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的多層文檔聚類算法，該算法利用新的文檔特征抽取方法構(gòu)造了文檔的主題和關(guān)鍵字特征向量。聚類造句

五十一、該算法將聚類方法和KNN算法的優(yōu)點結(jié)合起來，從而達(dá)到縮減了訓(xùn)練樣本數(shù)量，減少了算法計算量，加快檢索速度的目的。

五十二、利用數(shù)據(jù)聚類理論和方法對各天的路段上的交通流速度進(jìn)行了聚類分析，驗證了速度數(shù)據(jù)的周相似的性質(zhì)，總結(jié)出了速度數(shù)據(jù)的分類表。

五十三、探討了聚類分析這一重要的數(shù)據(jù)挖掘方法在綜合評價中的應(yīng)用，將模糊聚類與綜合評價相結(jié)合以解決待評價方案數(shù)較多的排序問題，并且文中還改進(jìn)了建立模糊相似矩陣的方法。

五十四、為減少語音識別中聲學(xué)模型的參數(shù)量，提高參數(shù)訓(xùn)練的魯棒性，提出了一種基于升值法模糊聚類的異音混合共享模型。

五十五、方法利用圖論和模糊數(shù)學(xué)中的最大樹聚類法為標(biāo)準(zhǔn)，對不同的聚類過程進(jìn)行分析，找出系統(tǒng)聚類法中某些聚類過程給聚類結(jié)果帶來的嚴(yán)重影響的原因。

五十六、聚類結(jié)果與數(shù)值分類及全細(xì)胞可溶性蛋白電泳分析結(jié)果基本一致。

五十七、利用知網(wǎng)較完備的知識體系來構(gòu)造概念詞典和概念層次結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了一種以知網(wǎng)為背景知識的基于概念的中文文本聚類算法。

五十八、結(jié)論秩和比法作為一種非參數(shù)綜合評價方法，可以與聚類分析聯(lián)合應(yīng)用于衛(wèi)生服務(wù)評價。

五十九、用2種酶系統(tǒng)分別對中國李進(jìn)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(guān)性有待進(jìn)一步研究。

六十、以地質(zhì)綜合分析的定性分析結(jié)論為基礎(chǔ)，采用灰色系統(tǒng)理論中的灰聚類方法建立的剩余油定性描述量化模型，實現(xiàn)了剩余油潛力大小的定量化評價。

六十一、其中，模糊線性回歸預(yù)測模型和基于軟分類空間的模糊ISODATA聚類分析預(yù)測模型較傳統(tǒng)模型有改進(jìn)，預(yù)測精度得到了進(jìn)一步提高。

六十二、首先用閾值分割法去除紅毛丹背景，然后用模糊C均值聚類方法來分割果肉區(qū)域。

六十三、南天竹形態(tài)標(biāo)記和ISSR標(biāo)記聚類結(jié)果之間的相關(guān)性不高，相關(guān)系數(shù)僅為0.213。

六十四、通過計算抽取模式的上下文之間的語義相似度可以降低模式聚類的錯分率，提高詞典內(nèi)涵屬性值抽取的準(zhǔn)確率。

六十五、聚類分析是多元分析的一個分支。

六十六、在定量評價的數(shù)學(xué)模型中，應(yīng)用Q型聚類分析劃分土地生態(tài)類型，應(yīng)用主成分分析法確定各生態(tài)類型的地位級指數(shù)。

六十七、探討物流園區(qū)、物流中心的概念，以及它們之間的相互關(guān)系，并對物流節(jié)點類型確定進(jìn)行了聚類分析。

六十八、聚類分析直接利用相似矩陣或相關(guān)矩陣來分類，但它們本身存在矛盾，分類時也會出現(xiàn)矛盾。

六十九、本文應(yīng)用聚類判別分析的多元統(tǒng)計方法，對十二個廠家生產(chǎn)的安宮牛黃丸進(jìn)行了綜合質(zhì)量評價。

七十、本文將模糊聚類水質(zhì)評價方法應(yīng)用于貴州三岔河某段面的水質(zhì)評價。

七十一、隨著電子計算機(jī)在農(nóng)業(yè)科研中的應(yīng)用，使聚類分析方法顯示了其特有的功能。

七十二、總體而言，該系統(tǒng)聚類結(jié)果與13個雞種的地理分布是一致的，并且認(rèn)為獨龍雞是由紅原雞進(jìn)化而來的家雞品種。

七十三、并在此基礎(chǔ)上建立模型對我國行業(yè)工傷事故風(fēng)險進(jìn)行聚類分析。

七十四、星座圖與連接向量圖是多變量統(tǒng)計的直觀方法，可用于多變量樣本或多變量指標(biāo)的聚類分析。

七十五、提出一種基于互信息約束聚類的圖像標(biāo)注算法。

七十六、得到的聚類圖基本上反映了這些貝母的親緣關(guān)系，由此表明，RAPD的方法可進(jìn)行川貝母藥材的評價與鑒定。

七十七、用灰色聚類的方法對不定量的概念、末綜合考慮的評價因素，給出量化的、綜合的評估結(jié)果，從而對色譜柱分離效果從量的角度進(jìn)行了分析。

七十八、作者運用SPSS軟件，對收集來的這八臺機(jī)器在較長一段時間內(nèi)的停機(jī)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析和相關(guān)性分析，找出了造成失效時間較多的幾個主要因素。

七十九、本文試圖通過結(jié)合聚類分析和進(jìn)化樹分析的方法以解決此問題。

八十、論文在鏡頭分割的基礎(chǔ)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(gòu)造方法，從而實現(xiàn)視頻層次結(jié)構(gòu)挖掘。

八十一、以遼寧省2004年區(qū)域試驗部分新品系為試材，對遼寧水稻品質(zhì)性狀進(jìn)行相關(guān)分析及品種聚類分析。

八十二、該算法動態(tài)增量的檢測聚類對象簇的有效性.

八十三、在改進(jìn)后的算法中添加螞蟻短期記憶和簇合并算法，解決了聚類結(jié)果中存在“子簇”的問題。

八十四、選擇特定地區(qū)不同時相的多光譜圖像進(jìn)行聚類分析，可以實現(xiàn)衛(wèi)星核查和作物估產(chǎn)等應(yīng)用目的和要求。

八十五、對被調(diào)控基因協(xié)作網(wǎng)的聚類研究發(fā)現(xiàn)，大部分的類都顯著地富集一個或者多個GO功能注釋。

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

八十七、用15個座位的基因頻率計算的遺傳距離與聚類表明，瑤族應(yīng)歸入蒙古人種南亞類型。

八十八、針對基本差分進(jìn)化算法早熟收斂的缺陷，提出了一種基于密度聚類的小生境差分進(jìn)化算法。

八十九、規(guī)則學(xué)習(xí)模塊通過自組織聚類過程自動生成規(guī)則。

九十、應(yīng)用主成分分析和聚類分析方法，對永勝縣7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的13個主要水稻生產(chǎn)區(qū)域的水稻產(chǎn)量及其影響因子進(jìn)行分析。

九十一、聚類分析也稱群分析、點群分析，是研究分類的一種多元統(tǒng)計方法，是構(gòu)建個性化信息系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

九十二、最后給出綜合制圖的一個范例，分類結(jié)果與已知聚類圖完全一致。

九十三、盡管分割不很精確，但是作為預(yù)處理手段，這種分割算法在某些特殊情況下對其他聚類算法有很大幫助。

九十四、針對具有語言評價信息的多指標(biāo)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。

九十五、實驗表明,該算法較之于已提出的半監(jiān)督聚類算法,獲得了更好的聚類性能.

九十六、根據(jù)聚類分析，討論了紫膠蟲主要生產(chǎn)種的親緣關(guān)系。

九十七、在論述灰色聚類方法原理的基礎(chǔ)上，以東江河源段水質(zhì)評價為實例，探討了灰色聚類法在水質(zhì)評價中的應(yīng)用。

九十八、實驗表明，基于鏡頭的場景邊界檢測性能優(yōu)于基于多特征的鏡頭聚類分析。

九十九、以圖像的布朗維數(shù)為紋理特征對編碼中的圖像塊進(jìn)行聚類和排序，實現(xiàn)了對每個值域塊所需比較定義域塊數(shù)目的精確控制。

一百、通過線性變換得出模糊聚類指標(biāo)及模糊子集。

一百零一、圖形繪制包括：直方圖、因子平面散點圖、聚類譜系圖、剖面圖。

一百零二、本研究采用了形態(tài)學(xué)標(biāo)記和RAPD標(biāo)記相結(jié)合，運用譜系聚類分析、主成分分析，主坐標(biāo)分析對32份中國南瓜種質(zhì)的遺傳多樣性進(jìn)行了研究。主要結(jié)果如下。

一百零三、用此模型進(jìn)行水質(zhì)評價，可以克服灰色聚類法評價結(jié)果趨于均化的缺點。

一百零四、第二階段采用統(tǒng)計直方圖聚類削波求取閾值，并得到最終準(zhǔn)確的端點。

一百零五、采用聚類分析研究了南屯煤礦礦井水的水化學(xué)特征，并進(jìn)行了水質(zhì)評價。

一百零六、本文應(yīng)用模糊聚類方法研究了煙蚜及其天敵的種群動態(tài)。

一百零七、其算法主要有傳遞閉包法、動態(tài)直接聚類法和最大樹法等，其中動態(tài)直接聚類法計算量最少。

一百零八、通過以全體樣本對全體類別加權(quán)廣義歐氏權(quán)距離平方和最小為目標(biāo)函數(shù)，建立了模糊聚類、識別與優(yōu)選決策統(tǒng)一的理論與循環(huán)迭代模型。

一百零九、將超圖模型以及基于此的聚類算法應(yīng)用到社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)的領(lǐng)域。

一百十、聚類法分析表明：川東白山羊與重慶黑山羊首先相聚，然后再與板角山羊相聚。

一百十、高考升學(xué)網(wǎng)祝您造句快樂,天天進(jìn)步!

一百十一、實驗表明，修正的簡單分箱核估計構(gòu)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(guī)模數(shù)據(jù)集的聚類分析應(yīng)用。

一百十二、針對復(fù)雜巖性識別中存在的模糊性，應(yīng)用交會圖和模糊聚類方法對復(fù)雜巖性儲層的巖性識別問題進(jìn)行了研究。

一百十三、模糊聚類算法是一種有效的聚類手段，介紹了最大樹模糊聚類算法。

一百十四、以專用詞典為切分工具，建立以概念為基礎(chǔ)的、具有主題分類特點的類目結(jié)構(gòu)是中文信息動態(tài)自動聚類的一種適用方式。

一百十五、針對非線性時間序列的故障預(yù)報問題，提出一種融合最小二乘支持向量機(jī)和核減聚類的方法。

一百十六、在經(jīng)典謠言傳播模型的基礎(chǔ)上，研究了具有冪律度分布和可變聚類系數(shù)的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上的謠言傳播行為。

一百十七、孫才新。郭俊峰。廖瑞金變壓器油中溶解氣體分析中的模糊模式多層聚類故障診斷方法的研究。

一百十八、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(yīng)用單純形法進(jìn)行并行局部搜索。

一百十九、而且系統(tǒng)分類具有實時性，聚類方式直觀明了。

一百二十、在通過聚類方法選擇的所有年齡段的人群中，我們仔細(xì)審查了1063個隨機(jī)樣本，確定了主要的和次要的診斷標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)運用了嚴(yán)重度評分。