1) datasource clustering
数据源聚类
2) Data Clustering
数据聚类
1.
Using data clustering algorithm can effectively distinguish/identify the mode of gene expression data and categorize them.
利用数据聚类方法,有效地辨别/识别基因表示数据的模式,对它们进行分类。
2.
This paper is devoted to a novel data clustering approach based on generalized cellular automata (GCA).
现有的数据聚类方法仍存在着各种不足,聚类速度和结果的质量不能满足大型、高维数据库上的聚类需求。
3.
Data clustering is an important problem in data mining.
数据聚类是数据挖掘中的一个重要课题。
3) clustered data
聚类数据
5) different data sources
异类数据源
1.
This paper mainly talks about how to achieve the tansmission between Sql Server and different data sources.
本文主讲解异类数据源和目的之间的数据转换,对实现企业的数据整合具有现实意义。
6) Database clustering
数据库聚类
补充资料：数据源
数据源 data source
提供某种所需要数据的原始媒体。信息系统的数据源必需可靠，目前常用的数据源有：①观测数据，即现场获取的实测数据，它们包括野外实地勘测、量算数据，台站的观测记录数据，遥测数据等。②分析测定数据，即利用物理和化学方法分析测定的数据。③图形数据，各种地形图和专题地图等。④统计调查数据，各种类型的统计报表、社会调查数据等。⑤遥感数据，由地面、航空或航天遥感获得的数据。
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