1) fast global fuzzy C-means clustering
快速全局C-均值聚类
1.
In order to getting the effective training data of chemical engineering modeling,two algorithms that fuzzy C-means and fast global fuzzy C-means clustering were used.
分别采用模糊C-均值聚类方法和快速全局C-均值聚类两种算法实现化工建模所需训练数据的有效提取。
2) Fast Fuzzy C-means Clustering
快速模糊C均值聚类
1.
Research on Multiple People Tracking Based on Temporal Color Feature and Fast Fuzzy C-means Clustering;
首先用一种改进的背景减除方法检测行人的运动轮廓;然后将检测出的行人的轮廓区域分割成代表单人的轮廓区域;再用快速模糊C均值聚类的算法提取每个人的颜色特征;最后利用点特征和颜色特征对多人进行跟踪,并且在跟踪的过程中利用时间颜色权值来消除噪声对颜色信息干扰。
3) Fast global k-means clustering algorithm
快速全局k-均值聚类算法
4) quick K-means cluster
快速K均值聚类
1.
Economy level and freight model utilizing quick K-means cluster method;
基于快速K均值聚类的经济水平与货运量模型
5) Fast fuzzy c means clustering algorithm
快速模糊C均值聚类算法
6) QFCM algorithm
快速模糊C-均值聚类方法
补充资料：快速
速度快的；迅速：～照相机ㄧ～炼钢ㄧ～行军 ㄧ～育肥。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条