灰色統計法1）灰色統計法是一種白數的灰化處理方法，以灰數的白化函式生成為基礎，將安全統計資料按某種灰數所描述的類別進行歸納整理，判斷安全指標所屬的灰類2）具有可操作性強，解析度高等優點，透過建立影響事故發生的安全統計核心指標，來對事故進行安...

12、Intellectual turning points，知識轉折點13、Term，對應對應wos記錄中的欄位TI，DE（descriptors，作者給出的關鍵詞），ID（identifiers，資料庫附加關鍵詞，wos獨有），AB14...

吸引定律是心理學理論中一種現象或者說是一般規律，意在表明當人的思想集中和專注在某一個領域的時候，與該領域相關的人，物，事等等宇宙中的一切都將被它吸引而來，這種思想意念的力量類似於萬有引力的磁場一般，會產生同頻共振，同質相吸的作用，也即我們常...

主觀賦權法基於以上對產品功能定義的聚類，我們可以得到以下資訊：下階段產品重點開發功能模組為“智慧座艙”以及新的互聯互動形式對使用者用車的所有階段，產品具備的所有體驗點以及詳細的功能需求及描述透過這些資訊，可以對具體的功能需求點，進行主觀賦權...

3指標解讀SPSSAU預設聚類分析使用K-均值聚類方法進行，以下說明均為K-means聚類分析方法表1：聚類類別基本情況彙總表此表主要用於描述聚類分析的基本情況，描述聚類得出類別情況，每個類別人群數量和比例情況等...

異常值通常被稱為“離群點”，對於異常值的處理，通常使用的方法有下面幾種：1、簡單的統計分析拿到資料後可以對資料進行一個簡單的描述性統計分析，譬如最大最小值可以用來判斷這個變數的取值是否超過了合理的範圍，如客戶的年齡為-20歲或200歲，顯然...

我書房裡的這套《重刊補遺古今事文聚類》應該歸明萬曆間唐氏書坊之類，也即屬金溪唐富春堂重刊本之列，雖然署名為金陵唐氏亮採堂唐惠疇梓...

5 結論透過目前的研究發現，本文提出的結合灰度共生矩陣及聚類分析的剎車片表面缺陷影象檢測方法能夠根據剎車片摩擦面自身的紋理情況提取特徵，並根據特徵資料集聚類分析的結果自動判斷出是否存在缺陷部位，該方法不受剎車片型號及複雜表面紋理的限制，能夠...

本書內容本書共8章，包括機器學習概述、Python機器學習與視覺化、關聯規則與推薦演算法、聚類、分類、迴歸與邏輯迴歸、人工神經網路、支援向量機...

比如在軌跡分析和預測中，透過聚類，我們會發現某個人主要出現在三個地方，宿舍周圍、食堂周圍、教學樓周圍，那麼當我們預測他在哪的時候，就可以從對無數經緯度座標的分析變成對三個地點的分析...

聚類錯覺影響心態當你打麻將接連輸下幾把之後，你的心態就是開始亂了，覺得自己肯定是運氣不好，不管怎麼打都是輸，心態亂了之後潛意識就會開始作祟，你在下一把開始操作變形，最終又輸的機率要比正常情況下稍高一些...

魔視智慧團隊在ICML會議上的論文展示聚類是無監督學習中核心的任務之一，目標就是根據損失函式來自動對樣本進行類別劃分，而子空間聚類是實現高維資料聚類更有效的途徑，是高維資料空間中對傳統聚類的擴充套件...

如果是研究聚類樣本的個體背景特點差異，聚類類別和樣本背景題項均為分類資料，因而應該使用卡方分析進行對比差異，進一步瞭解不同細分類別人群在個體背景上的差異情況，便於對類別樣本進行深入分析...

例如在對地質勘探的資料進行聚類分析時，要把從地下鑽井機採集到的每隔1m的資料進行羅列，這時需要對這個按照不同距離採集上來的資料進行分層分析，用聚類的方法將相似的歸為一類，代表在地下不同層的情況，這時我們就不能打亂資料的順序，而是要考慮在同一...

所以，分類和聚類的本質是一樣的，都是得到一個最終的能夠進行分類管理事物的方法，只是出發點不同：分類從整體出發，聚類從每個事物的具體細節出發...

2 K-means聚類演算法在例項中的應用為了對所學的相關深度學習方法進行有效合理的使用，在本例選擇一艘船舶在實際航行過程中透過搭載的通航環境資料採集系統獲得的實際營運過程中的相關資料為基礎，透過利用K-means聚類演算法為工具，對研究物...

根據上面的系統樹圖，我們可以看出每一步的聚類過程，包括合併族群帶來的距離的變化...

給定一組資料點，我們可以使用聚類演算法將每個資料點分類到一個特定的簇中...

考慮到超畫素分割作為廣義分割問題需要更關注影象的細節資訊，本模型摒棄了其他超畫素分割網路中採用的較深而複雜的卷積神經網路結構，而選用了較為輕量級的特徵提取模組（FEM），並提出了非迭代聚類模組（NCM）透過自動選取種子節點，避免了超畫素分割...

基於K-means實現的無監督分類演算法其主要思想均是將聚類模組嵌入神經網路所提取到的特徵層之後或者直接讓網路學習資料的結構特徵...