聚类分析在虎骨代用品研究中的应用

本文通过聚类分析的方法利用虎和某些动物的腿骨和椎骨骨胶中１７种氨基酸含量的数据，对虎骨和这些动物骨进行分类，以研究虎骨与其它动物骨的相似性，为挑选虎骨的代用品提供科学的依据。文中的分析依赖《多元统计分析实用程序》软件包，并同时采用了程序中动态聚类分析和系统聚类分析中最短距离和类平均几种聚类方法进行。由这些方法得到的大体相近的一些结论，达到了本文分析的目的。     

基于Tucker3分解的三路数据聚类方法

从两路数据聚类分析到三路数据聚类分析实质上是由平面分析到立体分析的过程。三路数据聚类方法研究的核心之一是如何把传统的两路截面数据聚类技术向三路数据聚类扩展的问题。本文基于Tucker模型的思路,提出一种先对三路数据执行矩阵分解,而后进行聚类分析的三路数据聚类方法。这种方法不但能够通过核心矩阵反映三路数据三个模式信息联系的强度大小,而且还可以在一个分解框架下对三路数据的三个模式同时进行聚类分析。实证分析结果表明,本文提出的聚类方法不但灵活、易于理解,同时也有着良好的判别性和实用性。     

利用统计方法提高药物薄层层析的精度

提出一种以聚类分析作为辅助分析手段来提高药物薄层层析精度的方法.解决了待检测物质中含有几种结构相近、性质相似的物质或者某种物质含量较低的难点,通过实验,验证方法可行有效.     

基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用

时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。     

不同所有制企业绩效比较实证分析及其对策建议——以高压开关行业为例

本文以高压开关行业为例,通过聚类分析和因子分析两种定量的统计分析方法,对三种不同所有制企业的绩效进行了实证分析,以研究不同的所有制对企业绩效是否有影响。从理论上分析国有企业绩效较差的原因,并提出了相应的对策和建议。     

国有企业经营者业绩的评价及指标设计

提出一种国有企业经营业绩评价指标设计的指导思想，并设计了国有企业经营评价的指标体系。采用层次分析中的分析比较矩阵确定权重，将灰色关联度，聚类分析方法和模糊数学方法相结合，建立了国有企业经营业绩的灰色评价模型，并运用该模型对10家国有企业的经营业绩进行了评价和分析。     

聚类分析在股票市场板块分析中的应用

本文将聚类分析应用于股票市场的研究,研究实例表明,聚类分析方法是股市板块分析中的一种有效、实用的方法     

一种函数型数据的聚类分析方法

分析了函数型数据主成分分析的原理。在此基础上,提出了一种函数型数据的聚类分析方法,以及在低维空间对原始高维数据进行直观表达的方法。给出了函数型数据的距离定义,并分析了这种距离的定义与欧氏距离的关系。提出函数型数据聚类分析的新方法:1)通过变换把离散数据转化为函数数据;2)进行函数型主成分分析;3)利用提取的前几个主成分构成低维空间,在该低维空间中,采用普通的聚类方法进行聚类分析。采用人体肢体多普勒超声血管造影的数据对所提出的方法的合理性进行验证。结果表明该方法可以有效地对函数型数据进行分类,分类结果与专家临床结论相符,因而有助于临床上对样本做客观判断。该方法不依赖专家的经验判断,且计算过程简便,易于计算机实现及临床应用。     

聚类分析(Ⅰ)

聚类分析(Cluster Analysis)是数理统计中研究“物以类聚”的一种方法,近十年来发展很快,从数值分类学中独立出来成为专门的分枝,并且在地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准等许多方面都取得了许多很有成效的应用.由于聚类分析的方法简单有效,近年来引起了各方面对它的重视,有关的专著陆续出了几本,如参考资料[3,4]等;有些杂志连载了这个方法的讲座,如[7]等.聚类分析和数理统计传     

聚类分析在管理信息系统子系统划分中的应用

本文介绍了一种运用聚类分析方法对管理信息系统子系统进行划分的方法，它提高了大系统子系统划分的有效性和科学性。     

一种扩展聚类分析方法

本文定义了聚类中心以及点到聚类中心的距离，提出了一种平面点集的动态聚类分析方法。     

一种扩展的动态聚类分析方法

本文定义了聚类中心以及点到聚类中心的距离，提出了一种平面点集的动态聚类分析方法。     

一种新的图像插值算法

在没有先验信息的条件下，本基于图像数据所蕴含的二维空间梯度信息和统计特征，提出了一种新的图像插值算法。这种算法主要包括聚类分析、模式识别和图像插值三个步骤。通过仿真实验，取得了令人满意的结果。     

火灾致因数据的模糊聚类分析

利用一种成熟的模糊聚类分析方法，对火灾危险源的前期数据进行分析和处理。为火灾危险源灾变的知识表征模型提供数据准备。得到火灾危险源识别的重要信息。     

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.     

模糊聚类分析的新算法

提出了一种模糊聚类分析的新算法——追踪法 ,解决了以往模糊聚类分析计算量过大以及难于编程实现的问题 .该方法尤其适用于大规模数据的模糊聚类分析 ,对于模糊聚类分析的推广使用有重要意义 .     

入寿保险业绩指标的确定

本文通过相关分析和聚类分析的方法，对保险业绩指标的确定进行了分析。使确定的指标对业绩评价合理可信。     

帐号的聚类分析

本文应用聚类分析的方法分析了银行帐号，对于银行系统选择类似帐号校验码的算法这类问题有参考价值。     

对世界职业足球优秀前锋专项技术指标的统计分析

本文对45名前锋运动员的8项素质指标的评分进行因子分析和聚类分析。提炼出影响前锋素质的三个关键因子,并将45名前锋分成8种类型,且分析了各种类型的特点和风格.     

群落有序样本的一种聚类分析方法

目前，适用于群落聚类分析中有序样本的聚类方法主要是“最优分割法”。本文提出了一种新的适用于群落有序样本的聚类方法，该法较最优分割法计算简便。