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hierarchical clustering是什么意思,hierarchical clustering的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • [计] 分级群聚

  • 例句

  • As an agglomerative hierarchical clustering algorithm, CURE firstly employs the method of representing clusters by selecting some representative points.

    CURE算法是一种凝聚的层次聚类算法,它首先提出了使用多代表点描述簇的思想。

  • To recognize the posture of rat automatically during behavioral experiment, a posture recognition algorithm based on contour curvature and hierarchical clustering analysis was proposed.

    为了对行为实验中大鼠的体态进行自动识别分析,提出了一种基于轮廓曲率和谱系聚类的识别算法。

  • Gaussian Mixture Density Modelling and Decomposition (GMDD) is a hierarchical clustering method based on robust statistical theory.

    高斯混合密度降解模型( GMDD)是一种基于稳健统计理论的层次聚类方法。

  • Partition clustering and hierarchical clustering are two fundamental clustering methods.

    划分聚类和分级聚类是两种基本的聚类手段。

  • The cluster distance computing method is the key issue affecting the performance of hierarchical clustering algorithm.

    在聚类的过程中簇间距离计算的准确性是影响算法性能的重要因素。

  • Propose a new agglomerative hierarchical clustering based method to eliminate outliers, with clustering tree to identify outliers.

    提出一种基于凝聚层次聚类消除孤立点的新方法,借助聚类树识别孤立点。

  • Based on the current popular hierarchical clustering model of Cold Dark Matter (CDM), The Semi-Anlytical Model (SAM) of galaxy formation have made impressive progress.

    基于目前流行的冷暗物质等级成团理论的星系形成的半解析模型取得了很大进展。

  • Adaptive hierarchical clustering algorithm(AHCA) maps a flat topology to a hierarchical one while it almost always introduces a bad degree metric and is not suitable for data distribution.

    自适应层次化聚类算法将单层拓扑映射为一个层次化结构,改善了应用层多播算法的可扩展性。

  • Based on the hierarchical clustering framework, an effective algorithm CSP is developed to mine compressed sequential patterns.

    基于层次聚类框架,设计了一种有效的挖掘压缩序列模式的算法CSP。

  • A fuzzy comprehensive evaluation model of emergency materials is established and hierarchical clustering method is used to identify different types of emergency materials reserve pattern finally.

    通过建立应急物资模糊综合评价模型,结合层次聚类方法对数据分析,确定不同种类应急物资的储备模式。

  • The data are reduced in both horizontal and vertical directions by using hierarchical clustering and rough set methods.

    通过系统聚类和粗糙集两种方法进行数据约简,使数据得到横向和纵向两个方向上的约简。

  • Objective Six familiar conditional hierarchical clustering methods were discussed, and some methods of 2-dimensional ordinal sample were selected which results were relative even.

    目的探讨六种常见的条件系统聚类法的性质,并选择一到两个适于二维有序样品聚类的样品个数比较均匀的条件系统聚类法。

  • A new method and corresponding numerical procedure were introduced to estimate scaling exponents of power-law degree distribution and hierarchical clustering function for complex networks.

    提出一种估计复杂网络幂律度分布和层次聚集函数标度指数的新方法,并给出求解这些指数的数值算法。

  • At the same time the hierarchical clustering method is introduced and then a new formula is gived for renewal speed of the particle in the CPSOC algorithm.

    同时通过谱系聚类方法进行聚类,并且给出新的速度更新公式。

  • Hierarchical clustering of multivariate data or distance data;

    聚类多元数据或距离数据;

  • This study, by means of multidimensional scaling and hierarchical clustering, attempts a similar classification of 17 spatial words by the deaf students tested.

    以聋人大学生为被试,对17对空间词做相似性分类,用多维标度法和分层聚类法分析。

  • We used random matrix theory(RMT)to remove the noises in lung cancer gene expression data and used the modules approach and the hierarchical clustering approach to construct the gene networks.

    利用随机矩阵理论(RMT)方法除去肺癌基因表达数据中的噪声,并将去噪后的数据分别用模块方法和等级聚类方法进行处理。

  • The example shows that the algorithm is better than traditional agglomerate hierarchical clustering algorithm.

    实例分析表明,本文的算法优于传统的凝聚层次聚类算法。

  • It consists of three parts: calculation of distance measures, randomized testing, and hierarchical clustering.

    该算法由三部分组成:距离测度计算、随机化检验和系统聚类。

  • Two cluster methods of gradual examination are proposed and compared with the hierarchical clustering method.

    还提出了两种逐步检验聚类法,并与系统聚类方法作了比较。

  • This is supported by the comparison with the results of hierarchical clustering segmentation of point cloud model and K-Means clustering segmentation of mesh model.

    与三维网格模型的K均值聚类分割、点云模型的谱系聚类分割的实验结果比较证实了这一点。

  • Hierarchical clustering analysis method is one of the essential mathematic methods for classifying and locating problems, which usually exist in produce practice.

    在生产实践中经常遇到分类与布点的问题,系统聚类分析方法是分类布点决策的主要数学方法之一。

  • The Guizhou Sheldrakes among tne famous Chinese duck breeds were identified using both hierarchical clustering methods and fuzzy classification methods.

    运用系统聚类和模糊聚类方法,确认贵州麻鸭在我国主要地方鸭种中的分类地位。

  • The hierarchical clustering method is applied to deal with the problem that the solution of MLS-SVM is lack of sparseness.

    运用谱系聚类方法解决多核最小二乘支持向量机的解缺乏稀疏性的问题。

  • After explaining the theory of FSVM, the SVM based on hierarchical clustering and decision tree is introduced to solve the multi-class recognition problem of fault line selection.

    首先阐述了模糊支持向量机(FSVM)的原理,应用分级聚类和决策树思想在两类支持向量机的基础上构造基于聚类的多类FSVM实现故障选线。

  • Methods The collating vectors of individual expert are classified with hierarchical clustering principle and the expert weight coefficients are determined according to the result of classification.

    方法采用聚类分析原理和方法,将专家个体排序向量进行分类,根据分类结果确定专家权重系数。

  • 专业解析

    层次聚类(Hierarchical Clustering) 是一种常用的无监督机器学习算法,用于将数据集中的对象(或数据点)按照相似性组织成嵌套的簇(Cluster)结构。其核心思想是通过计算对象间的相似度或距离,逐步构建一个具有层次结构的簇树(称为树状图,Dendrogram),最终形成从单个对象到整个数据集的聚合路径。

    核心原理与流程

    1. 初始化

      算法开始时,每个数据点被视为一个独立的簇。

    2. 迭代合并/分裂

      • 凝聚法(Agglomerative):从底部向上合并。每一步计算所有簇对之间的距离,将距离最近的两个簇合并为一个新簇,重复此过程直至所有对象聚为一个簇。这是最常用的方法。
      • 分裂法(Divisive):从顶部向下分裂。初始将所有对象视为一个簇,逐步递归地分裂成更小的簇,直至每个对象独立成簇。
    3. 距离度量与连接方式

      • 距离度量:常用欧氏距离(Euclidean)、曼哈顿距离(Manhattan)或余弦相似度(Cosine Similarity)。
      • 簇间距离计算方式:
        • 单连接(Single Linkage):以两簇中最近两点距离为准,易形成“链式”簇。
        • 全连接(Complete Linkage):以两簇中最远两点距离为准,倾向生成紧凑簇。
        • 平均连接(Average Linkage):取两簇所有点对距离的平均值,平衡单连接与全连接的特性。
    4. 生成树状图

      算法记录每次合并/分裂的步骤和距离,形成树状图。用户可通过设定距离阈值或指定簇数量,在树状图的任意层级“切割”以获取最终聚类结果。

    数学表达

    簇 ( C_a ) 和 ( C_b ) 间距离的通用公式为: $$ d(C_a, C_b) = f left( { d(x_i, x_j) mid x_i in C_a, x_j in C_b } right) $$ 其中 ( f ) 是连接方式函数(如最小值、最大值或平均值)。

    应用场景

    层次聚类适用于需要分析数据层次结构的场景,例如:

    优缺点


    参考资料

    1. Stanford University, Hierarchical Clustering
    2. IBM, What is Hierarchical Clustering?
    3. Scikit-learn Documentation, Hierarchical Clustering

    网络扩展资料

    层次聚类(hierarchical clustering)是一种基于数据点间相似性构建树状结构(树状图,dendrogram)的聚类方法,旨在通过层级关系展示数据的聚类过程。其核心思想是通过逐步合并或分裂簇,形成嵌套的簇结构。以下是详细解析:


    1. 基本类型

    层次聚类分为两类:


    2. 关键步骤(以凝聚型为例)

    1. 计算距离矩阵:计算所有数据点两两之间的距离(如欧氏距离、余弦相似度)。
    2. 合并最近簇:将距离最近的两个簇合并为一个新簇。
    3. 更新距离矩阵:根据新的簇结构重新计算簇间距离。
    4. 重复迭代:重复步骤2-3,直到所有数据点合并为单一簇。

    3. 簇间距离度量方法

    合并簇时需选择距离计算方式,常见方法包括:


    4. 优缺点分析


    5. 应用场景


    层次聚类与K-means等划分式聚类的主要区别在于其输出为树状结构,而非扁平簇划分。实际应用中需根据数据规模、是否需要层次信息选择合适的变体(如AGNES算法用于凝聚型,DIANA算法用于分裂型)。

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