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[期刊] 统计与决策
[作者]
周丽华 黄成泉 王林
针对经典模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法聚类数需预先指定的缺点,提出了一种能自动确定聚类数的自动模糊C均值(Automatic FCM,AFCM)聚类算法。通过引入聚类模糊隶属度基数到FCM聚类算法,实现了FCM聚类算法聚类数的自动获取。在随机生成的人工模拟数据数据集以及UCI机器学习数据集上的实验结果表明,AFCM算法能自动实现聚类数的确定。
关键词：
模糊聚类 模糊隶属度基数 聚类数
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
安中华 安琼
本文在模糊聚类分析中,引入多元统计分析的F—统计量和变化的显著性水平,用其优化分类,构造了一种求最优分类的方法。在满足F检验的分类中,最优分类所对应的显著性水平最小。此方法用犯错误的概率评价模糊分类的有效性,所得结果最佳。且此方法的自动化程度较高,不需用人工手段设定分类数。本文用此方法研究了一个实际问题的分类,所得效果较好。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张大庆 徐再花
构造了一个描述数据集模糊划分结果是否清晰的度量。通过综合考虑数据集划分结果的清晰度、紧致性、分离度等因素,得到一个判别模糊聚类的最佳聚类数的有效性指标函数。这个有效性指标函数兼顾到数据集的模糊划分和数据集的几何结构特性,提高了判别结果的准确度。针对人工数据集与真实数据集进行了仿真试验,并与部分已有指标函数的试验结果进行比较,结果表明:所给出的有效性指标函数能够准确地判别试验中所使用的人工数据集与经典真实数据集的聚类数,并且误判率较低。
关键词：
聚类分析 模糊C-均值聚类 有效性指标
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王妮 孙建民 李凯 于天彪 张天瑞
针对虚拟企业管理的核心——合作伙伴选择，建立了三阶段评价模型，并筛选了以企业研发能力为核心的综合评价指标体系；提出了基于聚类分析法的合作伙伴初选算法，并将基于熵权的模糊ＡＨＰ综合算法应用在合作伙伴的综合评价中。结合某企业实例，验证了算法的适用性和优越性。最后，采用Ｂ／Ｓ体系结构等技术开发了ＷｅＢ环境下的虚拟企业合作伙伴选择管理支持系统。通过运行显示了系统的可靠性，同时提高了虚拟企业合作伙伴选择的效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贺勇 钟映竑
在社会经济系统建模和分析中,对目标系统进行分解时,适合采用模糊C均值聚类算法进行划分。由于聚类数未知,采用某个聚类有效性函数来确定时,往往聚类结果并不理想。将专家知识和科学聚类相结合,文章给出了一种针对现实社会经济系统的确定聚类数的方法,即由专家给出可供选择的聚类数集合,然后通过多个聚类有效性函数来对各个聚类数进行评价。以广东省作为目标系统,按照科技进步水平,对其21个地区进行了划分,结果表明了方法的可行性。
关键词：
社会经济系统 最佳聚类数 模糊C均值
[期刊] 统计与决策
[作者]
赖芨宇 陈克明
文章基于类别数据集合引入质量和特征向量的概念;确定了计算类别型数据的相似度;给出聚类结果清晰度及其变化率的定义;提出一种对质量和特征向量有效聚类类别型数据的算法。
关键词：
类别型数据 聚类 质量 特征向量 清晰度
[期刊] 运筹与管理
[作者]
施振佺 陈世平
传统的K-modes算法采用了简单的0-1匹配来计算属性间的相异度,后改进为频率计算相异度,但是他们都忽略了各属性间的差异。本文研究了基于粗糙集和知识粒度的属性加权算法,该算法既克服了属性的冗余问题又综合考虑了各属性间的差异。在此基础上,通过对传统K-modes算法进行属性加权来改进K-modes算法中忽略的属性间差异问题。通过与其他的K-Modes算法进行实验比较,结果表明新的算法更加有效的。
[期刊] 林业科学
[作者]
张峰 张晓东 朱德海 刘峻明
从计算机程序设计的角度出发,针对影响系统聚类算法执行效率的几个主要因素,分别提出较合理的数据结构来优化系统聚类的算法实现,降低算法的时间和空间的复杂度,增强系统聚类对大数据量的空间数据处理能力,并通过实际例子证明该优化算法的可行性。
关键词：
系统聚类 算法优化 数据结构
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴孟书 吴喜之
传统的K-Prototypes聚类算法是利用划分的思想来对混合数据进行聚类,但是当混合数据的维度增大时,对象之间的差异度几乎相等,使得此算法难以进行。针对上述缺陷,文章提出一种改进的K-Prototyes聚类算法,聚类前先剔除各类中不相关的维度,将高维混合数据投影降维后再进行聚类。文中给出了Heart Disease Databases的算例,验证了算法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄道颖 温少鹏 李建勇 金保华
应急效果是各种模糊因素综合作用的结果,模糊数学理论是解决此类问题的重要手段,文章提出了一种基于模糊数学理论的方法,该方法对预期效果和实际效果相比较,得到预期效果对实际效果的隶属度,通过隶属度判断其应急效果,最后给出了实现算法。
关键词：
应急 模糊识别 算法
[期刊] 情报学报
[作者]
杨建林
本文提出了一种使用自动聚类思想的自动文摘方法 ,这种方法是进行自动文摘研究的一种新的有益的尝试。该方法首先利用词频统计方法得到文献的关键词向量、每个段落的关键词向量 ,然后利用自动聚类的方法将文献分为若干个段落类 ,从中选出与文献主题相关的段落类作为候选的用来挑出文摘句的段落类 ,最后从候选段落类中选出文摘句构成文摘
关键词：
自动文摘 自动聚类 词频统计
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
高劲松 张俊丽
利用模糊C均值算法解决文本聚类问题时,随机选取的初始聚类中心和聚类数会导致不同的聚类结果,且容易陷入局部最优。提出利用粒子群优化算法确定模糊C均值的初始聚类中心,并通过向量空间模型和特征提取,再利用模糊C均值进行文档聚类。实验表明,这种基于粒子群的模糊C均值聚类算法迭代次数少,能解决经典模糊C均值算法对初始值敏感和易陷入局部极小的缺点,且聚类速度和效果得到明显提高。
关键词：
模糊C均值 粒子群 文本聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
庄伟卿 刘震宇
现阶段各种模糊综合评价方法缺乏在各因子与各指标构成的整体系统框架下考虑其复杂关系而得到客观权数计算的依据。文章基于结构方程模型的特点,对模糊综合评价方法进行改进,实现了在确定因子与指标的显性(直接)与隐性(间接)关系影响的环境下整体上系统上考察指标的客观权重,从而实现系统客观的评价。
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