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[期刊] 统计与决策  [作者] 石建辉  
传统的解决有序样本聚类的Fisher最优分割法对计算机存储能力要求较高,不适合由于样本长度较大时的情况。实践中常用的最优二分割法只能求得局部最优解。文章提出了一种基于遗传算法解决有序样本聚类问题的新算法。该算法适用于多种聚类距离,适合于大样本,可以解决方向聚类问题。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 李俊  毕华兴  李笑吟  郭孟霞  刘鑫  林靓靓  郭超颖  
针对现阶段土壤水分动态研究中土壤水分垂直剖面分层方法所存在的数学理论依据不足的问题,应用有序聚类法中次序不变性的特点,以晋西黄土残塬沟壑区吉县刺槐林地为研究对象,通过对4个样地0~200 cm土壤水分的定位观测,将土壤水分垂直剖面进行了分层.研究结果表明,晋西黄土残塬沟壑区刺槐林地土壤水分垂直剖面可分为:土壤水分弱利用层(0~20 cm)、土壤水分利用层(20~100 cm)、土壤水分调节层(100 cm以下).通过与现有的同类研究对比,有序聚类法分类结果与其他分类结果较为吻合,表明有序聚类法在严密的数学理论基础上,结合了土壤水分层次的有序性,是土壤水分分层研究的创新.
[期刊] 统计与决策  [作者] 严广松  路允芳  
聚类分析是常用的多元统计方法,但是对于多维有序样本的聚类较少见。在考虑多个指标的经济年代划分问题中,需要使用多维的聚类方法,而目前统计软件中大部分没有这种方法。文章提出了两种解决此类问题的统计方法。这些方法都是在原有的统计聚类方法的基础上得到的,在一般的统计软件上易于实现,分类的效果良好。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱莉莉  
文章首先提出了适合于面板数据的有序聚类方法,然后建立区域经济发展差异综合评价指标体系,并对我国东中西部地区经济发展差异进行了聚类分析,得到了符合实际的结果,最后根据结论提出相关建议。
[期刊] 统计研究  [作者] 朱建平  方匡南  
本文在对Fisher最优求解有序聚类方法和有序近邻聚类方法剖析的基础上,提出了有序秩聚类分析方法,并对Fisher最优求解、有序近邻聚类和有序秩聚类在计算效率上进行了比较分析,研究表明有序秩聚类在处理海量数据具有明显的优势。最后利用该方法对我国南北地震带活跃期进行分析,取得了良好的效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱建平  王桂明  
函数数据分析正成为近年来的研究热点。文章针对函数数据聚类分析方法的研究,首先在LP空间构建函数数据之间相异性度量指标,并利用基函数将函数数据平滑,提出了函数数据的聚类分析方法,指出了通过最小二乘估计得到的正交基函数系数进行聚类的结果接近于直接对原始数据进行聚类的结果。其方法应用于时间序列的模式挖掘,得到了良好的效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 万树平  
从20世纪90年代以来,对地区经济差距的研究已成为学术界关注的焦点。在经济差距的研究中,往往需要进行分类处理。经济差距分类的科学与否,对于经济管理者和行业等方面经济发展有着重要的意义。刘树成等人用标准差来衡量区域经济绝对差距。龚昌来、赵庭红将判别分析法引入到经济差距分类中,
[期刊] 林业科学  [作者] 郭晋平  肖扬  张剑英  王昌富  张芸香  
以主要造林树种生物学特性与立地因子的协调性为立地分类的依据.借助聚类分析法对立地生产性能的相似性进行数量化描述,以欧氏距离定义立地单元间的相似性,类重心法计算类间距,在一定的相似性水平上划定立地类型。研究地区共划分为12个类型,编制了立地类型表,并采用热量、水分、养分三段式命名法为备立地类型命名。落叶松和油松在12个立地类型上的生长预测结果与现有林生长状况基本一致。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 王信增  焦峰  
【目的】研究有序聚类法在土壤水分剖面划分中的应用。【方法】在黄土高原丘陵区陕西省安塞县,以乔木林地、灌木林地、果园用地和天然草地等4种土地利用类型为研究对象,测定4种用地类型0~500 cm土层(每20 cm为1层,共25层)的土壤水分含量,然后采用有序聚类法对4种土地利用类型土壤水分剖面进行分层。【结果】从专业角度无法确定最优分类数K时,可以利用碎石图来确定,对全部样本进行分类并作碎石图可知,当K=4时,有序分割达到最优;对土地利用类型而言,土壤水分剖面总体可划分为水分弱利用层、根系集中层、强烈耗水层、水分调节层等4层,中间2层又可简单地归结为土壤水分利用层。【结论】基于有序聚类法划分的土壤...
[期刊] 商业经济与管理  [作者] 朱建平  陈民恳  
本文针对数据挖掘中的多分类有序资料,提出了用秩分析的方法对其间距差异作出界定。在秩分析的基础上,将有序定性资料定量化,并用于聚类分析。最后,利用该方法对大学生隐性教育调查资料进行了剖析。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 郭崇慧  贾宏峰  张娜  
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k-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k-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。
[期刊] 中国内部审计  [作者] 袁冬明  
通过收集被审计企业的各项经营类、生产类、技术类、管理类等指标,运用聚类分析和主因素分析法对这些指标实施对比分析,确定其在同业所处位置,发现被审计企业与同业之间的差距,根据差异分析剖析存在的问题,提出审计意见,促进企业管理水平和经济效益的提高。本文介绍了该方法应用原理和基本思路-并将该方法实证于某信托企业的信托业务发展状况分析,为审计实践探索出了一条有效的分析途径。
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