一种基于KD-Tree的同位模式挖掘算法研究-两化融合 关键词： 空间数据挖掘；空间同位模式；kd树 [gap=707]keywords:spatial data mining;spatial co-location pattern;kd-tree
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但区域的划分起止位置不确定，可能出现由于区域划分的不一致而得到不一样的空间同位模式结果。
Yet the position where the partition begins and ends is indeterminate, therefore the Spatial Co-location pattern obtained could vary due to different partition.
因此，如果对超对称性确信无疑，那么宇宙空间中元素同位素的存在就会比标准模式预测的要少。
So if supersymmetry is true, there should be less of this isotope around than the Standard Model predicts.
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