聚类分析的一种改进方法

为了削减由于指标变量不同量纲、不同权重及其相关性对聚类效果造成的影响,把权重引入马氏距离计算公式, 定义了加权马氏距离,并证明了其在理论上的有效性. 最后,采用加权马氏距离对一个具体算例进行聚类分析,得到了较为理想的、更符合实际的分类结果,表明了该定义在应用上的有效性.     

一种虚拟现实交互的记录方法

为再现虚拟现实场景中的事件和交互,需要建立有效和规范的记录方法。文章研究了应用MPEG-4国际标准记录虚拟现实交互的记录方法,提出了基于MPEG-4的虚拟现实交互环境记录的实现框架,并分析了具体的实现流程,探讨了协同操作与基于JAVA平台实现的研究方向。     

一种改进聚类分析方法在数据预处理中的应用

在通常的聚类分析方法的基础上，提出了一种改进聚类分析方法，并运用于数据源中缺损数据的修补，案例示算结果显示，该方法比传统的数据预处理方法更合理，置信度更大。     

一种新的线性判别准则在人脸识别中的应用

针对Fisher线性判别分析(LDA)在进行人脸识别这种小样本问题分类时常常遇到类内散度矩阵Sw奇异,而无法直接应用的问题,提出一种新的线性判别准则,即:定义一个新的准则函数,在对类内散度矩阵无奇异性要求的情况下,找到此准则函数最优的权向量.应用此判别准则和Fisher LDA方法分别在ORL人脸数据库上选取40个人的图像进行识别率的测试,Fisher LDA方法的识别率为0.95,而本文方法的识别率可以达到0.955,优于Fisher LDA方法.     

一种分地区、行业平均工资的聚类分析方法

平均工资是企业平均盈利程度及行业发展程度的体现,更是居民收入水平的客观描述.论文通过不同地区、不同行业的平均工资的聚类分析,对经济发展不平衡及居民收入分配差距较大问题进行定量的实证分析.     

聚类分析在证券投资中的应用

聚类分析在证券投资方面的研究有很大的发掘空间。笔者将聚类分析方法引入到证券投资分析中，对股票的行业因素，公司因素，收益性，成长性等基本层面进行考察，建立了较为全面的综合评价指标体系，衡量样本股票的“相似程度”，然后通过聚类分析模型来确定投资范围和投资价值。结果表明该方法能帮助投资者准确地了解和把握股票的总体特性，预测股票的发展潜力，并通过类的总体价格水平来预测股票价格的变动趋势，选择有利的投资时机，实证研究表明该方法对指导证券投资具有有效性和实用性。     

一种基于物元分析关联度的聚类分析方法

通过物元分析方法与聚类分析相结合，提出一种基于物元分析关联度的聚类分析方法。该方法的实质是以物元分析中的关联度作为样品(或指标)问的相似性统计量，并据此按传统的聚合归类原则来实现样品(或指标)的聚类。实例表明该方法用于河流环境监测优化布点是可行的。     

模糊聚类分析的两种方法

主要介绍了模糊聚类方法,并各用一算例来解释本文介绍的两种模糊聚类方法。     

基于变异系数的多传感器数据判别方法

根据多传感器获取的数据,可以判别被观测对象的属性.为了解决以往仅利用距离判别对象归属所导致的计算量过大、运算速度较慢等问题,本文提出一种利用变异系数将对象进行归属判别的方法.仿真结果表明,该算法在计算量方面有明显降低,效率得到显著提高.     

一种加权的系统聚类方法及应用

提出了加权的系统聚类方法．该方法通过对不同的客户特征赋予不同的权重,达到对客户的聚类结果更符合企业经营目标的目的．为分析客户特征的权重,利用线性回归挖掘企业的历史数据,得到物流企业对客户各个特征的重视程度,并把重视程度作为权重进行客户聚类．实验分析表明,与传统的系统聚类相比,加权的系统聚类方法可以发现隐藏在一般客户中的重要客户,从而使物流企业对本公司的重要客户提供优质服务．     

灰聚类分析及其应用研究

经典的聚类分析方法在统计时需要事先设置参数,而在没有先验知识情况下,确定这些参数是比较困难的。为此,提出了一种全新的灰聚类分析方法并完整地定义了其数学模型。该方法不再受样本输入次序的限制,也不需要事先确定参数。通过仿真实验证明,该方法具有较强的抗噪音能力,能有效地避免人为因素对聚类结果的影响,能使聚类结果更客观、准确。将该方法运用于股票数据分析中的实验结果表明,该分析结果能为投资者提供一定价值的决策意见,具有一定的实用价值。     

动态模糊ISODATA聚类方法及其在故障诊断中的应用

根据故障诊断分类的特点，用变分原理导出了动态聚类的最优解的存在条件，讨论了相应的算法及其收敛性，并在柴油机供油系统故障诊断中的实现故障分类的动态表示，证明了其在故障分类识别中的有效性。     

多元分析在农业自然资源分类上的应用

本文利用多元分析对陕西秦巴山区进行自然分类,所选10个因素为影响秦巴山区主要商品(如柑桔、茶叶、水稻等)的主要自然生态集,以区域内28个县的观测站作为样点,由聚类分析将秦巴山区分为三类,即大巴山北亚热带区、汉江谷地亚热带农林区和秦岭暖温带森林区。     

聚类算法的不确定多属性决策方法及应用

针对属性值信息不完全的多属性群决策问题,从聚类分析的角度,提出了一种新的决策方法.该方法首先整理决策信息,形成数据库,然后依据支持方案的不同将数据库中的数据聚类,进而依据支持数据的多少完成对方案的排序.该方法的特点是易于在计算机上实现,并且评价过程相对客观.最后,给出了一个例子验证了方法的有效性.     

和声搜索算法在聚类分析中的应用

提出了一种改进的和声搜索算法并应用到聚类分析中.首先,将状态反馈机制引入到和声搜索算法中,通过判断和声记忆库中"最优"和声和"最差"和声之间的差异,来动态调整和声记忆库考虑概率和移动步长,使算法能够快速地收敛到全局最优解.通过更新和声向量中精度变量对应的聚类中心来最小化目标函数值,获得数据样本的最优划分.其次,提出了一种数据样本真实聚类中心数的确定方法,当输入样本数大于真实聚类中心数时,通过计算能够自动地确定数据样本真实聚类中心数目.最后,应用4种性能指标来比较所提算法与蚁群聚类算法和原始和声搜索聚类算法的性能.结果表明,所提算法的性能优于另两种算法.     

判别分析法在1Crl8Ni9Ti表面质量研究中的应用

根据１Ｃｒｌ８Ｎｉ９Ｔｉ不锈钢生产过程中的表面质量问题和生产参数，利用判别分析法进行计算机分类，找出了影响表面质量的主要因素．．     

系统化聚类分析方法在地测MIS中的应用

分析了系统化聚类分析方法的基本原理，探讨了系统化聚类分析方法在地测ＭＩＳ中的应用，总结了系统化聚类分析方法的特点。实际应用证明，系统化聚类分析是一种较好的聚类方法。