基于Hausdorff距离的区间数据的系统聚类分析

基于Hausdorff距离用于定义两个紧集之间距离的考虑,将区间数视为一个紧集,定义了区间数之间的距离,并研究了区间向量的距离,从而得到聚类分析中两个样品间的距离。进一步定义了两个类之间的Hausdorff距离。为消除量纲对聚类结果的影响,研究了区间数据的标准化。基于此,给出了区间数据系统聚类算法。采用随机模拟的方法,对文中方法进行有效性评价,结论表明,Hausdorff距离法的聚类有效性在所有设计的实验条件下都要优于传统的欧式距离法。最后,基于符号数据分析的思想构造区间数据,给出了对多种动物群体按其身高、体重等生理特征进行聚类分析的算例。     

一般分布区间型符号数据的SOM聚类方法

区间型符号数据是一种重要的符号数据类型,现有文献往往假设区间内的点数据服从均匀分布,导致其应用的局限性。本文基于一般分布的假设,给出了一般分布区间型符号数据的扩展的Hausdorff距离度量,基于此提出了一般分布的区间型符号数据的SOM聚类算法。随机模拟试验的结果表明,基于本文提出的基于扩展的Hausdorff距离度量的SOM聚类算法的有效性优于基于传统Hausdorff距离度量的SOM聚类算法和基于μσ距离度量的SOM聚类算法。最后将文中方法应用于气象数据的聚类分析,示例文中方法的应用步骤与可操作性,并进一步评价文中方法在解决实际问题中的有效性。     

一般分布区间型符号数据的系统聚类

现有的区间型符号数据的研究大多假定个体在区间内服从均匀分布,实际上往往并非如此.针对该问题,研究了一般分布条件下区间型符号数据的系统聚类方法.阐述了一般分布区间型符号数据的定义,在一般分布的区间型符号数据的描述统计基础上,给出了基于Hausdorff距离的一般分布的区间型符号数据系统聚类算法,并通过随机模拟对聚类有效性进行评价。结果表明:与个体服从均匀分布的假设相比,一般分布的区间型符号数据的系统聚类分析有效性更好.最后将文中方法应用于电子商务客户价值的评价,进行了应用研究.     

一种基于密度敏感的自适应谱聚类算法

针对传统的谱聚类算法不适合处理多尺度问题,引入一种新的相似性度量—密度敏感的相似性度量,该度量可以放大不同高密度区域内数据点间距离,缩短同一高密度区域内数据点间距离,最终有效描述数据的实际聚类分布.本文引入特征间隙的概念,给出一种自动确定聚类数目的方法.数值实验验证本文所提的算法的可行性和有效性.     

基于区间估计的综合评判方法及其应用

综合评判方法是系统评价中重要的数据处理方法.为了克服传统综合评判方法中的数据信息用"点"数值的不足,考虑整个评价过程中的数据信息用"区间数"表示的合理性,构建基于区间估计的综合评判方法.指标评价区间估计的集值统计处理,指标权重区间估计的区间判断矩阵处理,综合评判区间可能度分析.通过案例分析表明,综合评判方法具有较强的可行性和操作性,特别适用于综合评判中的数据信息不确定情形.     

函数型聚类分析方法研究

基于距离度量的函数型数据聚类是目前函数型聚类分析方法的主要研究方向之一,而该方法主要是基于数值距离或曲线形态的单一角度来衡量函数型数据的相似性.为了解决这种单一性,提出一种同时兼顾函数型数据的数值距离和曲线形态的相似性度量方法—基于极值点偏差补偿的相似性度量,并给出实证分析,结果显示该方法比较有效.进一步提出一种多元函数型聚类分析方法—函数型熵权法,丰富了函数型聚类分析方法.     

一种基于新的区间二型梯形模糊相似测度的多属性群决策方法

本文首先基于区间二型梯形模糊数的周长、面积、负指数距离提出了一种新的区间二型梯形模糊相似测度,讨论了其性质。其次,基于该相似测度公式分别构建了区间二型梯形模糊专家权重和属性权重确定模型,然后通过集结区间二型梯形模糊决策信息与权重信息,给出了一种基于该相似测度的群决策方法。最后,通过投资方案选择实例说明了该方法的合理性和有效性。     

基于区间灰关联度的飞机战术意图识别方法

针对敌机在某一时刻其状态属性特征具有迷惑性的特点将某时间段敌机的特征指标变化序列用区间数表示,然后将敌机各类战术意图基准特征值也用区间数表示,将两类区间数都进行规范化处理,求得目标特征区间值与各类意图基准特征区间值的距离矩阵,用AHP方法确定特征指标权重,然后提出了一个新的灰关联模型并对其满足灰关联四公理进行了证明,用提出的灰关联度模型对目标战术意图进行识别.仿真结果证明区间灰关联度方法用于飞机战术意图识别的有效性,同时可以发现其在实时性方面的优势.     

股票综合评价的符号数据PCA方法

符号数据分析是一种新兴的数据挖掘技术,区间数是最常用的一种符号数据。研究应用区间型符号数据的PCA方法来评价股票的市场综合表现问题。首先介绍了符号数据分析的基本理论。接下来研究了区间数据样本的经验描述统计量的计算,并基于经验相关矩阵,给出了区间主成分分析的算法,该算法最终得到区间数表达形式的主成分取值。最后选取上海证券交易市场20支股票在某一周上的交易数据,进行了实证研究,基于区间主成分得分的矩形图表示,将20支股票按其市场综合表现分成了四类。     

基于区间二型模糊数的多属性群体灰色关联决策方法

针对属性值以区间二型模糊数形式给出的多属性决策问题,提出基于灰色关联度的多属性群体决策方法.首先,提出了一种新的计算区间二型模糊数之间距离的测度;然后,结合该距离测度公式构造出一种新的基于距离测度来求权重的方法,运用此方法求出决策者属性的权重;接着,通过主客观综合赋权法求出专家权重;最后,通过各方案与理想方案的灰色关联贴近度对方案进行大小排序.案例分析及对比分析说明该方法的合理有效性.