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聚类分析是数据挖掘的重要手段，其应用领域广泛，包括统计学、图像处理、医疗诊断、信息检索、生物学以及机器学习等。聚类算法应用于图像分割时能够获得较好的分割效果而得到广泛的关注和应用。图像分割是图像处理到
Cluster Analysis Based on SOM Neural Network
这个案例着眼于应用KMeans聚类分析顾客数据集。KMeans聚类是一种机器学习算法，它通过将数据划分为不同的簇来揭示数据内在的模式和关联。在这个案例中，我们将对顾客数据进行聚类分析，以便发现潜在的客
基于遗传算法的聚类分析的毕业论文 欢迎下载
模糊聚类分析及其应用（李相镐 1994）.pdf 聚类分析（方开泰 1982）.pdf
轮廓波变换是小波变换的新发展，是一种多方向、多尺度的几何分析工具，能更有效地捕捉图像的几何结构。传统的轮廓波变换因包含有下采样操作，使得它不具备平移不变性，从而会在图像去噪过程中引入伪吉布斯（Gibb
随着采掘深度的加大和采掘速度的不断提高,越来越多的煤层在开采过程中发生动力现象,发生了严重的煤与瓦斯突出。但是导致煤与瓦斯突出的各因素具有模糊性,日常工作中很难清晰地判断工作面有无突出危险性。为了有效
考虑了一类带有三次功能反应项和扩散的Lotka-Volterra竞争生态系统的平衡态解。运用谱分析的方法，通过构造上下解，给出了系统存在共存态的一些充分性条件。
通过对新安煤矿的研究,利用多因素模糊聚类分析法,确定影响底板突水的主要因素及其权重,建立煤层底板突水模型,对煤层底板突水危险性进行分区,确定危险程度,为奥灰水的防治提供了重要依据,保证煤矿较安全开采。
基于模糊聚类分析下的七台河主导产业替代性研究，张骁，张凤武，七台河市作为典型的资源型城市，同其他资源型城市一样面临着资源储备不足、产业结构调整的问题。本文从可持续发展的角度，对七台
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