《表6 依据k-meas五类进行聚类排名表》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
并根据数据表4的数据分段结果，依据k-means算法进行五类聚类，结果进行排序，得到如表6所示排序结果。
| 图表编号 | XD0091967000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.09.01 |
| 作者 | 谢颖、朱远胜、马维聪、张英 |
| 绘制单位 | 浙江纺织服装职业技术学院教务处、浙江纺织服装职业技术学院教务处、浙江纺织服装职业技术学院教务处、浙江纺织服装职业技术学院教务处 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表6 综合得分及排名：基于主成分分析和聚类分析对新疆红枣的品质评价》2020.09.20
- 《表2 依据MRL值进行风险排序结果》2020.10.10
- 《表6 用K-means进行聚类后得到的结果》2020.06.15
- 《表6 分布于#10、#12、#13、聚类排名前10的主要文献的相关指标》2020.12.31
- 《表5 2015年最终品贸易全球五类中间人排名情况》2019.10.01
- 《表4 2015年中间品贸易全球五类中间人排名情况》2019.10.01
- 《表5 SOM聚类分成五类结果》2020.08.01
- 《表1 3 依据门槛值进行分组的回归检验》2020.01.05
- 《表2 北京城区五类小区聚类结果》2019.10.26
- 《表8 HMM迭代结果、直接计算结果对比(部依据直接计算进行排名)》2019.09.01
- 《表6 依据Atot对市值加权收益率进行分组比较》2019.06.10
- 《表4 依据Atot对各变量进行分组比较》2019.06.10
- 《表1 五类细分类群的数量及最终聚类中心》2019.09.27
- 《表2 五类故障样本各自所对应的聚类中心》2019.06.25
- 《表5 依据arXiv论文数量进行的时间分区》2019.04.24
- 《表2 天津市五类项目总排名及在各学部排名》2019.04.20
- 《表6 中国和与其进行贸易的主要国家 (地区) TFI和LPI得分与排名》2019.02.15
- 《表6 各省市各因子得分、综合得分排名与聚类结果》2018.07.15
- 《表1 五类地块聚类结果：基于人工智能的城市肌理识别和评价研究》2019.11.20
- 《表6 按有序聚类法进行状态划分的加权马尔科夫预测表》2019.09.01