月沙工具箱
現在位置:月沙工具箱 > 學習工具 > 英語單詞大全

hierarchical clustering是什麼意思,hierarchical clustering的意思翻譯、用法、同義詞、例句

輸入單詞

常用詞典

  • [計] 分級群聚

  • 例句

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

    CURE算法是一種凝聚的層次聚類算法,它首先提出了使用多代表點描述簇的思想。

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

    為了對行為實驗中大鼠的體态進行自動識别分析,提出了一種基于輪廓曲率和譜系聚類的識别算法。

  • 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)是一種基于穩健統計理論的層次聚類方法。

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

    劃分聚類和分級聚類是兩種基本的聚類手段。

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

    在聚類的過程中簇間距離計算的準确性是影響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.

    提出一種基于凝聚層次聚類消除孤立點的新方法,借助聚類樹識别孤立點。

  • 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質等級成團理論的星系形成的半解析模型取得了很大進展。

  • 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.

    自適應層次化聚類算法将單層拓撲映射為一個層次化結構,改善了應用層多播算法的可擴展性。

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

    基于層次聚類框架,設計了一種有效的挖掘壓縮序列模式的算法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.

    通過建立應急物資模糊綜合評價模型,結合層次聚類方法對數據分析,确定不同種類應急物資的儲備模式。

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

    通過系統聚類和粗糙集兩種方法進行數據約簡,使數據得到橫向和縱向兩個方向上的約簡。

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

    目的探讨六種常見的條件系統聚類法的性質,并選擇一到兩個適于二維有序樣品聚類的樣品個數比較均勻的條件系統聚類法。

  • 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.

    提出一種估計複雜網絡幂律度分布和層次聚集函數标度指數的新方法,并給出求解這些指數的數值算法。

  • 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.

    同時通過譜系聚類方法進行聚類,并且給出新的速度更新公式。

  • Hierarchical clustering of multivariate data or distance data;

    聚類多元數據或距離數據;

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

    以聾人大學生為被試,對17對空間詞做相似性分類,用多維标度法和分層聚類法分析。

  • 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.

    利用隨機矩陣理論(RMT)方法除去肺癌基因表達數據中的噪聲,并将去噪後的數據分别用模塊方法和等級聚類方法進行處理。

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

    實例分析表明,本文的算法優于傳統的凝聚層次聚類算法。

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

    該算法由三部分組成:距離測度計算、隨機化檢驗和系統聚類。

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

    還提出了兩種逐步檢驗聚類法,并與系統聚類方法作了比較。

  • 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.

    與三維網格模型的K均值聚類分割、點雲模型的譜系聚類分割的實驗結果比較證實了這一點。

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

    在生産實踐中經常遇到分類與布點的問題,系統聚類分析方法是分類布點決策的主要數學方法之一。

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

    運用系統聚類和模糊聚類方法,确認貴州麻鴨在我國主要地方鴨種中的分類地位。

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

    運用譜系聚類方法解決多核最小二乘支持向量機的解缺乏稀疏性的問題。

  • 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.

    首先闡述了模糊支持向量機(FSVM)的原理,應用分級聚類和決策樹思想在兩類支持向量機的基礎上構造基于聚類的多類FSVM實現故障選線。

  • 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.

    方法采用聚類分析原理和方法,将專家個體排序向量進行分類,根據分類結果确定專家權重系數。

  • 專業解析

    層次聚類(Hierarchical Clustering) 是一種常用的無監督機器學習算法,用于将數據集中的對象(或數據點)按照相似性組織成嵌套的簇(Cluster)結構。其核心思想是通過計算對象間的相似度或距離,逐步構建一個具有層次結構的簇樹(稱為樹狀圖,Dendrogram),最終形成從單個對象到整個數據集的聚合路徑。

    核心原理與流程

    1. 初始化

      算法開始時,每個數據點被視為一個獨立的簇。

    2. 疊代合并/分裂

      • 凝聚法(Agglomerative):從底部向上合并。每一步計算所有簇對之間的距離,将距離最近的兩個簇合并為一個新簇,重複此過程直至所有對象聚為一個簇。這是最常用的方法。
      • 分裂法(Divisive):從頂部向下分裂。初始将所有對象視為一個簇,逐步遞歸地分裂成更小的簇,直至每個對象獨立成簇。
    3. 距離度量與連接方式

      • 距離度量:常用歐氏距離(Euclidean)、曼哈頓距離(Manhattan)或餘弦相似度(Cosine Similarity)。
      • 簇間距離計算方式:
        • 單連接(Single Linkage):以兩簇中最近兩點距離為準,易形成“鍊式”簇。
        • 全連接(Complete Linkage):以兩簇中最遠兩點距離為準,傾向生成緊湊簇。
        • 平均連接(Average Linkage):取兩簇所有點對距離的平均值,平衡單連接與全連接的特性。
    4. 生成樹狀圖

      算法記錄每次合并/分裂的步驟和距離,形成樹狀圖。用戶可通過設定距離阈值或指定簇數量,在樹狀圖的任意層級“切割”以獲取最終聚類結果。

    數學表達

    簇 ( C_a ) 和 ( C_b ) 間距離的通用公式為: $$ d(C_a, C_b) = f left( { d(x_i, x_j) mid x_i in C_a, x_j in C_b } right) $$ 其中 ( f ) 是連接方式函數(如最小值、最大值或平均值)。

    應用場景

    層次聚類適用于需要分析數據層次結構的場景,例如:

    優缺點


    參考資料

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

    網絡擴展資料

    層次聚類(hierarchical clustering)是一種基于數據點間相似性構建樹狀結構(樹狀圖,dendrogram)的聚類方法,旨在通過層級關系展示數據的聚類過程。其核心思想是通過逐步合并或分裂簇,形成嵌套的簇結構。以下是詳細解析:


    1. 基本類型

    層次聚類分為兩類:


    2. 關鍵步驟(以凝聚型為例)

    1. 計算距離矩陣:計算所有數據點兩兩之間的距離(如歐氏距離、餘弦相似度)。
    2. 合并最近簇:将距離最近的兩個簇合并為一個新簇。
    3. 更新距離矩陣:根據新的簇結構重新計算簇間距離。
    4. 重複疊代:重複步驟2-3,直到所有數據點合并為單一簇。

    3. 簇間距離度量方法

    合并簇時需選擇距離計算方式,常見方法包括:


    4. 優缺點分析


    5. 應用場景


    層次聚類與K-means等劃分式聚類的主要區别在于其輸出為樹狀結構,而非扁平簇劃分。實際應用中需根據數據規模、是否需要層次信息選擇合適的變體(如AGNES算法用于凝聚型,DIANA算法用于分裂型)。

    别人正在浏覽的英文單詞...

    transportationexpectantlylargelynecessitatebooset sth offviragoassimilatingdistastingearthiestmaternalismmucedineMusesseawardstinksalloyed steelbeneficial usedo soELISA Kitfarewell dinnerheartfelt thanksinverse matrixlightning rodrheumatic arthritissealing devicesink downstand tallacacatechindeboostermexaforme