系统聚类和K均值聚类的结果相差大-搜答案-智慧作业帮

95percentconfidenceinterval:37.3300137.75999sampleestimates:meanofx37.545>interval_var1(x)vardfab10.

k均值才是动态聚类

拜托,SPSS求的是置信区间,那是用标准误计算出来的（均数±1.96×标准误）,你要算均数±1.96s,这个应该计算的是正常值范围,这里的s是标准差,标准差与标准误的关系是：标准误=标准差/例数开根.

简要说一下：图像分割基本原理：根据图像的组成结构和应用需求将图像划分为若干个互不相交的子区域的过程.这些子区域四某种意义下具有共同属性的像素的连通集合.常用方法有：1）以区域为对象进行分割,以相似性原

PrivateSubCommand1_Click()Dima(10)RandomizeDimsumAsInteger,minAsInteger,maxAsIntegersum=0:min=100:ma

理论上就看聚类结果的标准差就可以,其实如果自己做实验的话,用人眼看就行了.

《长生不死》《仙国大帝》主人公是皇帝,小说是写建立王朝,然后升级到皇朝,天朝,圣庭,天庭.开始阶段没有直接写皇帝生活,第一集：枯木逢春再问：亲，手是系统类的吗再答：我只是根据我看过的回答一下而已。。。

这是由于在校正的过程中,出现位置的偏差,也有可能是坐标系统的参数设置有问题,可以仔细检查下..

在聚类分析中,K-均值聚类算法（k-meansalgorithm）是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-均值算法,其基本思想是：通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.\x

也就是说,对于这个股票品种,目前的股份偏离均价或者主力成本等等的距离远不远,远的话就有向均价靠拢,或者回调的倾向；如果乖离率不高的话,那么股份有可能还会沿之前的趋势方向走下去.再问：能不能讲得详细点,

一是可能试验方案设计不合理,组与组之间本身就没有差异；二是误差太大,也就是误差均方太大,引起F值减小.

（12.5+b）X8=100+8b12.5X8+b=100+b12.5+b）X8-12.5X8+b=100+8b-（100+b）=7

不好意思,最近一直没有登录,才看到你的问题,把你的邮箱地址留给我吧,我发给你

你也没说系统子载波数是多少,调试方式是QPSK呢,还是更高阶,很多参数都不知道.我写了个小程序,调制方式是4QAM,子载波数是256,统计了10个OFDM符号.clc;clear;LOOP

E(X)=p+1/2*2那么由于p非负,那么P(X=0)=(1/2-p)>=0那么p

用一下analyze菜单——comparemeans——means命令,点开options想算什么随你选

是有这毛病.所以岩土主要是经验,计算只是辅助.

k均值聚类法快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法得出一个树状图,至于聚类的类别需要自己根

我们一般不叫系统聚类,而叫层次聚类.层次聚类的优点在于可以得到树形结构图,这样你可以得到任意阶的聚类划分.如果你要对于K均值和层次聚类的结果.你可以取出层次聚类第K层次的结果进行比较.如果你要得到层次

这种问题明显是取巧的题目,是不是老师布置的作业呀.建议你还是自己认真做做吧,如果有具体的问题我想会有很多人帮你的.但不是帮你偷懒.帮你修改好了,从你所犯错误看,你的编程水平还处于初级阶段.希望我花费的