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STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE
2014年
2期
23-28
,共6页
面板数据聚类%Logistic回归模型%基于密度的应用噪声的空间聚类%最佳优先搜索%轮廓系数
麵闆數據聚類%Logistic迴歸模型%基于密度的應用譟聲的空間聚類%最佳優先搜索%輪廓繫數
면판수거취류%Logistic회귀모형%기우밀도적응용조성적공간취류%최가우선수색%륜곽계수
研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵.在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵.在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,提出BF-DBSCAN方法.通过实例分析,比较了BF-DBSCAN和DBSACAN方法的聚类结果,以及不同参数设置对BF-DBSCAN聚类结果的影响,验证了该方法的有效性和实用性.
研究麵闆數據聚類問題過程中,在相似性度量上,用Logistic迴歸模型構造相似繫數和非對稱相似矩陣.在聚類算法上,目前的聚類算法隻適用于對稱的相似矩陣.在非對稱相似矩陣的聚類算法上,採用最佳優先搜索和輪廓繫數,改進DBSCAN聚類方法,提齣BF-DBSCAN方法.通過實例分析,比較瞭BF-DBSCAN和DBSACAN方法的聚類結果,以及不同參數設置對BF-DBSCAN聚類結果的影響,驗證瞭該方法的有效性和實用性.
연구면판수거취류문제과정중,재상사성도량상,용Logistic회귀모형구조상사계수화비대칭상사구진.재취류산법상,목전적취류산법지괄용우대칭적상사구진.재비대칭상사구진적취류산법상,채용최가우선수색화륜곽계수,개진DBSCAN취류방법,제출BF-DBSCAN방법.통과실례분석,비교료BF-DBSCAN화DBSACAN방법적취류결과,이급불동삼수설치대BF-DBSCAN취류결과적영향,험증료해방법적유효성화실용성.
