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机译:利用聚类分析将流域分类为社会和生物物理综合指标
Department of Civil & Environmental Engineering, Michigan Technological University, 1400 Townsend Drive, Houghton, MI, USA;
Department of Social Sciences, Michigan Technological University, Houghton, MI, USA;
Cooperative Institute for Limnology and Ecosystems Research, University of Michigan, At NOAA Great Lakes Environmental Research Laboratory, Ann Arbor, MI, USA;
Watershed hydrology; Watershed indicators; Water quality; Socio-ecological systems; Multivariate analysis;
机译:结合模糊C-均值聚类的社会蜘蛛优化算法进行多光谱图像分类的新方法
机译:一种新的多光谱图像分类方法,通过集成到模糊C均值聚类的社交蜘蛛优化算法
机译:使用规范对应分析和聚类技术对流域分类的注意事项
机译:在揭示可疑政府合同的社交网络分析指标的向量空间方面采用聚类分析方法
机译:识别社会阶层:对美国职业(分层,分类,群体有效性)的聚类分析。
机译:东南沿海流域土地分类与变化强度分析
机译:综合建模,了解流域发展对社会和生物物理系统的影响
机译:聚类分析在航空数据中的应用。第一部分:数据的聚类,验证和分类。第2部分:聚类分析的调查和报告