PAM的算法简介。PAM聚类算法是众多聚类算法的之一。PAM算法的优势在于：PAM算法比K-平均算法更健壮，对“噪声”和孤立点数据不敏感；它能够处理不同类型的数据点；它对小的数据集非常有效。
1、PAM的算法描述。输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库 输出：k个簇，使得所有对象与其距离最近中心点的相异度总和最小（1） 任意选择k个对象作为初始的簇中心点 （2） Repeat（3）指派每个剩余对象给离他最近的中心点所表示的簇（
2、PAM的算法性能。(1) 消除了k-平均算法对于孤立点的敏感性。(2) K-中心点 *** 比k-平均算法的代价要高(3) 必须指定k(4) PAM对小的数据集非常有效，对大数据集效率不高。特别是n和k都很大的时候。
3、某生活污水处理厂日处理污水2000吨，其污泥脱水采用阳离子PAM进行。绝干污泥的2-3‰(取3‰)。2000t生活污水每天PAM使用量为：0.24t*0.003=0.00072t=0.72kg PAM费用约2-30000元/t（取30000），污泥加药成本为：30000元/t*0.00072t=21.6元。以上是经验算法，供参考。
4、请问下pam浓度为1000分之一，加药量按2个ppm，怎么个算法，进水量按1立 。在现场生产中，PAM的配置浓度都是一样的。但是加药量一般为1—5PPM，最高可达15PPM。这是阀门控制的。当然，你要在现场工作过，看絮片就知道PAM加的够不够。我上面写的都是理论知识，现场的变量太多，就需要你灵活应对。
5、数据挖掘中OPTICS算法到底是怎样的？聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。这些算法可以被分为划分 *** 、层次 *** 、基于密度 *** 、基于网格 *** 和基于模型 *** 。1 、划分 *** (PAM：PArtitioning method)首先创建k个划分，k为要创建的。
1、如何对混合型数据做聚类分析。PAM 算法的主要步骤： 随机选择 k 个数据点，并将其设为簇中心点 遍历所有样本点，并将样本点归入最近的簇中 对每个簇而言，找出与簇内其他点距离之和最小的点，并将其设为新的簇中心点 重复第2步，直到收敛该算法和 K-means 算法。
2、在变频器V/F控制中，为什么我们不采用PAM调制方式？PAM是英文Pulse Amplitude Modulation (脉冲幅度调制) 缩写，是按一定规律改变脉冲列的脉冲幅度，以调节输出量值和波形的一种调制方式 SPWM，就是在PWM的基础上改变了调制脉冲方式，脉冲宽度时间占空比按正弦规率排列，这样输出波形经过适当的滤。
3、pam-crash和LS-dyna都是做高速下的碰撞分析，哪个做汽车碰撞分析更加好。明确跟你讲，两个软件都很牛，精通任何一个你都是牛人。相对来讲pamcrash更在汽车碰撞领域更专业一点，而ls-dyna则更通用一点，其实他们的核心算法都是一样的，都是dyna。现在的ls-dyna已经集成到ansys当中，当然。
4、求关于PAM-STAMP的中文介绍。尽量长。PAM-INVERSE---下料估计 下料量估计主要采用PAM-INVERSE来完成，它采用一步成形逆算法，计算速度很快，可以准确预测板料的初始形状，同时也间接说明零件的可成形性和可行性，反算下料量程序界面和结果图如下图所示。PAM-QUI。