都是彼此非常相似，些信息丢失是可以接受的，数据规模大幅减少是理想•有效发现最近邻居。

最近的邻居发现可以要求计算所有点之间的成对的距离。

通常集群与集群原型可以更有效的找到。

如果对象比较接近其集群原型，然后我们可以使用原型，以减少其寻找对象的近邻距离计算数量。

直观上，如果两个集群原型是相距甚远，那么在相应的簇对象不会是邻居。

因此，要找到个对象的近邻，只需要计算距离。

本章提供了个聚类分析的介绍。

我们首先介绍聚类，包括各种的分为簇集对象和不同类型的集群的分类方法。

然后，我们描述了三个具体的聚类算法技术，代表了两大类，并说明个概念品种有均值，凝聚层次聚类，算法。

本章最后节是专门聚类有效性，评估方法由个聚类算法产生的集群善良。

更先进的集群概念和算法将在第章讨论。

，我们尽可能的讨论了不同方案的长处和弱点。

此外，书目说明提供参考相关的书籍和论文，更深入的探讨聚类分析。

概述在具体讨论什么事聚类技术时，我们提供些必要的背景。

首先，我们进步确定聚类分析，说明和解释其难点以及和其他集群方法的关系。

然后探索两个重要议题将不同的事物组合成类，类型的集群。

什么是聚类分析聚类分析组数据对象仅仅基于环境中，描述对象和它们之间的关系。

我们的目标是，找出在组类似或相关彼此和或无关的在其他各组对象的不同。

越大组内山东建筑大学毕业论文外文文献及译文和更大的群体之间的差异，更好或更明显的聚类相似性相关性。

另外，在分割和分配的条款是作为同义词集群，这些条款是经常使用的聚类分析之外的传统界限的方法。

例如，分为子图和并不强烈连接到群集的连接。

通常指的是分割成组的数据用简单的技术分工，例如，图像可分为基于像素的强度和颜色只分部分裂，人群可可依据收入进行分类。

不同类型的群集合整个集群的个集合通常称为聚类，并在本节中，我们区分不同类型的群集合层次嵌套与分割式非嵌套，独有的与重叠与模糊。

划分的层次与最经常讨论的距离之间的群集合是不同类型的，簇集嵌套或非嵌套，或在更传统的术语，分层或划分的。

集群是个简单的数据对象设置成不重叠的子集集群，使得每个数据对象的完全是分工的。

如果我们允许集群有子群，然后我们得到了个层次聚类，这是该组织为树嵌套簇集。

树中的每个节点群除叶节点是它的子联盟，树的根是群集包含所有的但并非总是如此，树上的叶子是对象的个人资料单身集群。

如果我们允许集群嵌套，然后图解释是，它有两个子群图项，其中每个有三个子群图段。

在图所示的集群至，当在这规律，也形成了分层嵌套。

分别，二，四，六各层次集群。

最后，注意分层聚类可作为划分的群集合的序列和划分聚类效果，可采取任何成员的序列。

叠与模糊控制在图所示的群集合都是排他性的，因为他们给每个对象都是个单独的群。

其中点可以合理地在多个群集设了很多情况。

在最以通过的翻译助手来查询相关单词的意思，由于的单词意思都是来源与大量的文献，所以它的吻合率很高。

另外，在翻译过程中最好以段落或者长句作为翻译的基本单位，这样才不会造成只见树木，不见森林的误导。

四大工具翻译，众所周知，谷歌里，fi，山东建筑大学毕业论文外文文献及译文中文译文聚类分析基本概念及算法聚类分析将数据分为有意义的，有用的，或两者兼而有之的组集群。

如果目标群体是有意义的，那么集群应该捕获数据的自然结构。

但是在些情况下，聚类分析只是个用于其他目的有用的起点，如数据汇总。

无论是理解或效用，聚类分析，长久以来在各个领域扮演重要角色心理学等社会科学，生物学，统计，模式识别，信息检索，机器学习和数据采集。

聚类分析已经被应用到许多实际问题中。

我们按照聚类的目的是了解或者实用而提供了些具体的例子。

聚类理解类。

对象或概念上是有意义的群体，有着共同的特点，在人们如何分析和说明事物上有重要的作用。

事实上，人类善于将对象和特定对象分成组集群并且将它们分类。

例如，即使是相对较小的儿童也可以快速识别出照片中的建筑物，车辆，人物，动物，植物等拍摄对象。

在数据理解方面方面，集群是潜在的类，而聚类分析就是自动将集群分类的技术。

以下是些例子•生物学。

生物学家们花了很多年创造了万物分类分层分类领域语系类秩序科属和种。

因此，这也许并不奇怪，在群集分析的早期多是试图建立个数学学科分类，可以自动找到这样的分类结构。

最近，生物学家已经将聚类应用到遗传信息处理放面。

例如，集群已被用于寻找具有类似的功能基因组。

•信息检索。

万维网有数十亿的网页，个搜索引擎的查询结果可以返回数千页。

集群可以用来将这些搜索结果归为具有相同点的大类。

例如，个电影的查询可能会返回到诸如评论，预告片，明星和剧院类别分组的网页。

每个类别集群可以分成子类别子集，产生个层次结构，进步帮助用户在查询结果。

•气候。

了解地球的气候需要找到模式分析大气和海洋。

为此，聚类分析已被应用到寻找到对陆地上气候有重大影响的极地地区和海洋地区的大气压力。

•心理学和医学。

疾病或健康有很多的变数，聚类分析可以用来识别这些不同的子类别。

例如，集群已被用于识别不同类型的抑郁症。

聚类分析也可用于检测种疾病空间和时间分布格局。

•业务。

企业收集当前和潜在客户大量信息。

集群可以用来把客户分组以便进行额外的分析和营销活动。

山东建筑大学毕业论文外文文献及译文聚类效用聚类分析提供了条从单个数据对象抽象到集群中。

此外，些集群技术根据定的规则描述各集群的特点，也就是说，个数据对象，它是在集群中的其他对象的代表。

这些集束原型可以用来作为分析的数据或数据处理些技术基础。

因此，在公用事业方面，聚类分析是寻找最有代表性的集群原型研究方法。

•综述。

许多数据分析技术，如回归或，都为或更高其中是物体的数量，因此，不适合大数据集。

然而，虽然算法不适用于整个数据集，它可以应用到减少簇原型组成的数据集。

依据分析类型原型的数量准确度的不同，结果可以媲美那些将已获得的所有数据。

•压缩。

集群原型也可用于数据压缩。

特别是，个表被创建为每个集群的原型组成，也就是说，每个原型分配个整数值，是其在表中的位置索引。

每个对象的代表是与其相关的原型群集索引。

这种压缩类型被称为矢量量化，并经常用于图像，声音和视频数据，其中数据对象很多面的分可追溯性基线和可追溯附加值，其中包括许多被嵌入的价值属性。

构思方法手段本文采取定性研究的形式，这种形式涉及采访关键知情人，他们是意大利的新鲜农产品链中的关键知情人。

研究结果研究论述了不同方面的主题，它这些主题包括鉴定三个不同类型的供应链，影响它们的因素以及在不同的供应链中追溯性系统的分类。

这种身份确认对信息系统管理，采购管理，产品管理的交易费用以及协调问题产生影响。

研究限制问题这项研究的结论仅仅是以意大利新鲜农产品的可追溯性内容为基础的。

实际影响竞争战略原理在对连。

可追溯性会因此而承担不同的内涵，适用于各种信息，这种信息是为了满足公司渴望沟通的需求。

员工的积极性和培训员工激励和培训被视为战略，可追溯性被当作生产者的成本和工作重任。

统筹问题为了解决不确定性，在水果供应链的不同阶段，控制成本是不同的运营商所必须承受的。

合作社或仓库的控制产品质量的技术人员，无论是在外地或在仓库。

零售商要对收到的货物进行些控制，以验证在合同约定中的对应关系。

不同的零售商用不同的方式控制相同的销售策略，创建整个系统的相对低效的资源。

费用包括实物样品，实验室分析，交通，未售出的产品和劳动力实验成本。

这些费用是由于两个主要因素不信任的信息和控制业务转让缺乏合作零售商之间的协调。

纵向协调提供了几种诱因，其中许多涉及降低交易成本的。

在水果供应链中，统筹形式的资产特点受到强加的限制。

特别是，产品各质量的可获得性的不确定。

其良好的品质，于对于纵向协调来说，过于冒险，但刺激了横向联合。

然而，非均性物理大宗产品集中并不意味着其标准化。

沃德强调，合作与协调是供应链的较低阶段，确保获取市场信息，并允许更好地规划供应链同时配合供应链的更高阶段的协调，使供应方根据具体需要的满足自己。

巴泽尔强调了在生产过程中的质量监测和农产品卫生的属性，因而能够降低购买时的测量和评估费用。

被访问的农民和合作社主管同意协调给供应商带来更多的机会推销自己的产品，年，缘于单步的责任归属，允许积极风险和投资管理。

竞争充分利用三个零售商为主导的供应链信息的收集和发布是由三个不同的零售商依照特异性竞争策略决定的。

意大利三大零售商进行了访问，他们在组织结构方面有所不同个消费者合作社，小零售商的财团和独资经营企业。

这三个竞争对手的分析要素包括他们目前的策略，它们的能力，由于其结构，它们对自己的假设，控制阶段，他们的未来目标。

我们对最影响可追溯性第页装订线受力钢筋的最小直径。

箍筋直径不应小于，且不应小于，为纵筋最大直径。

当柱中全部纵向受力钢筋的配筋率大于时，箍筋直径不小于，间距不大于纵筋最小直径的倍，且不大于当柱截面尺寸大于时且各边纵向钢筋多于根时，或当柱截面尺寸不大于时，但各边纵筋多于根应设置复合箍筋。

抗震要求剪跨比宜大于，柱轴压比不宜超过，二级抗震框架，三级框架最小配筋率表总配筋率类别抗震等级二三四中柱和边柱角柱和框支柱每侧配筋率不应小于。

柱的箍筋在规定范围内应加密，加密区的箍筋间距和直径应附和下列要求。

般情况下，箍筋的最大间距都是彼此非常相似，些信息丢失是可以接受的，数据规模大幅减少是理想•有效发现最近邻居。

最近的邻居发现可以要求计算所有点之间的成对的距离。

通常集群与集群原型可以更有效的找到。

如果对象比较接近其集群原型，然后我们可以使用原型，以减少其寻找对象的近邻距离计算数量。

直观上，如果两个集群原型是相距甚远，那么在相应的簇对象不会是邻居。

因此，要找到个对象的近邻，只需要计算距离。

本章提供了个聚类分析的介绍。

我们首先介绍聚类，包括各种的分为簇集对象和不同类型的集群的分类方法。

然后，我们描述了三个具体的聚类算法技术，代表了两大类，并说明个概念品种有均值，凝聚层次聚类，算法。

本章最后节是专门聚类有效性，评估方法由个聚类算法产生的集群善良。

更先进的集群概念和算法将在第章讨论。

，我们尽可能的讨论了不同方案的长处和弱点。

此外，书目说明提供参考相关的书籍和论文，更深入的探讨聚类分析。

概述在具体讨论什么事聚类技术时，我们提供些必要的背景。

首先，我们进步确定聚类分析，说明和解释其难点以及和其他集群方法的关系。

然后探索两个重要议题将不同的事物组合成类，类型的集群。

什么是聚类分析聚类分析组数据对象仅仅基于环境中，描述对象和它们之间的关系。

我们的目标是，找出在组类似或相关彼此和或无关的在其他各组对象的不同。

越大组内山东建筑大学毕业论文外文文献及译文和更大的群体之间的差异，更好或更明显的聚类相似性相关性。

另外，在分割和分配的条款是作为同义词集群，这些条款是经常使用的聚类分析之外的传统界限的方法。

例如，分为子图和并不强烈连接到群集的连接。

通常指的是分割成组的数据用简单的技术分工，例如，图像可分为基于像素的强度和颜色只分部分裂，人群可可依据收入进行分类。

不同类型的群集合整个集群的个集合通常称为聚类，并在本节中，我们区分不同类型的群集合层次嵌套与分割式非嵌套，独有的与重叠与模糊。

划分的层次与最经常讨论的距离之间的群集合是不同类型的，簇集嵌套或非嵌套，或在更传统的术语，分层或划分的。

集群是个简单的数据对象设置成不重叠的子集集群，使得每个数据对象的完全是分工的。

如果我们允许集群有子群，然后我们得到了个层次聚类，这是该组织为树嵌套簇集。

树中的每个节点群除叶节点是它的子联盟，树的根是群集包含所有的但并非总是如此，树上的叶子是对象的个人资料单身集群。

如果我们允许集群嵌套，然后图解释是，它有两个子群图项，其中每个有三个子群图段。

在图所示的集群至，当在这规律，也形成了分层嵌套。

分别，二，四，六各层次集群。

最后，注意分层聚类可作为划分的群集合的序列和划分聚类效果，可采取任何成员的序列。

叠与模糊控制在图所示的群集合都是排他性的，因为他们给每个对象都是个单独的群。

其中点可以合理地在多个群集设了很多情况。

在最以通过的翻译助手来查询相关单词的意思，由于的单词意思都是来源与大量的文献，所以它的吻合率很高。

另外，在翻译过程中最好以段落或者长句作为翻译的基本单位，这样才不会造成只见树木，不见森林的误导。

四大工具翻译，众所周知，谷歌里