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1)  multi-labeled data
多类标数据
1.
This paper develops a decision tree classifier SSC(similarity of same and consistent) for multi-valued and multi-labeled data,improves on MMC’s formula for measuring the similarity of label-sets to determine the goodness of splitting attributes.
提出了一种多值属性和多类标数据的决策树算法(SSC),在MMC算法中,对用孩子结点的类标集相似度来评定结点属性分类效果的计算方法进行了改进,综合考虑集合的同一性和一致性,提出了相似度评定方法,使类标集相似度的计算更加全面和准确。
2)  unlabeled data
无类标数据
3)  combined nonlinear processing
多类型数据
4)  multiple parameter data
多指标数据
1.
The multiple parameter data is usually projected on a plane and then the classification of it is to be decided according to the extent of the focus of the projection.
对于多指标数据的分类,通常将其投影到平面上,然后根据投影点的聚焦程度确定多指标数据的类别,分类的效果取决于权数的选取。
5)  Multi-valued and multi-labled decision tree
多值属性多类标数据决策树算法
6)  scalar data type
标量数据类型
补充资料:材料性能类数据库
分子式:
CAS号:

性质:材料性能类数据库存储的是关于材料性能的各类数据。如关于铝合金组成、机械及物理性质、力学性能的数据库AAASD,关于陶瓷材料的文献库CERAB,关于铜及铜合金机械、力学、电、热等性质的数据库COPPERDATA,关于聚合物、陶瓷、复合材料的文献库EMA,关于塑料的机械、热、电、加工和物理性质、可燃性及用途的数据库IPS,关于钢铁、有色金属、工程材料(陶瓷、塑料、复合材料等)技术经济报告的文献库MATBUS,关于钢铁和有色金属材料的数据库MDF,关于铝合金和钢铁蠕变与断裂性质的数据库METALCREEP,关于结构陶瓷机械、物理、电、热、腐蚀、氧化性质的数据库NISTCERAM,关于无机非金属材料的文献库SILICA等。

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