层次法（Hierarchical Methods）：对给定数据对象集合进行层次的分解。 密度法（density-based Methods）：基于数据对象的相连密度评价。
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From an information theory angle,we study a K-means clustering algorithm based on hierarchy in this paper. Firstly,this algorithm classifies documents into one or more predefined categories using hierarchical methods,the total classified number is taken for the number of clusters.
依据信息论的思想,对基于层次的K-均值聚类算法(HKMA)过程进行了分析,该算法首先采用层次方法对文档进行初始聚类,得到的聚类总数作为k均值算法中的k值,在此基础上,通过k均值聚类对聚类结果进行修正。
参考来源 - 一种基于层次聚类的k均值算法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
This model is based on activity decomposition and hierarchical methods and reduces the complexity of each workflow system and improves the reconfigurability of the overall system.
该模型采用了活动分解与分层递阶方法，使每一工作流系统的问题复杂度得到降低，并增强了系统的重构能力。
We can represent this hierarchical relationship in the database through standard relational methods or using new data types.
我们可以通过标准的关系方法或使用新的数据类型，在数据库中表示该层次结构关系。
The atom data can be queried with traditional relational methods, which for non-hierarchical data is more efficient than XML navigation.
原子数据可以用传统的关系型方法进行查询，而对于非层次数据，这要比 XML 导航更为有效。
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