管理科学学报
管理科學學報
관이과학학보
JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCES IN CHINA
2013年
3期
21-28
,共8页
区间数%一般分布%符号数据分析%聚类分析
區間數%一般分佈%符號數據分析%聚類分析
구간수%일반분포%부호수거분석%취류분석
对于区间型符号数据聚类分析的研究,现有方法大多假设个体在区间内服从均匀分布,这往往并不符合实际情况.针对此问题,研究一般分布的区间型符号数据K均值聚类方法,给出了一般分布区间型符号数据的定义,并基于经验分布理论研究其描述统计.基于Hausdorff距离,考虑区间数所包含个体的分布信息,提出了一种新的区间型符号数据距离度量.给出了一般分布的区间型符号数据K均值聚类算法.通过随机模拟试验对该方法进行了有效性评价,结论表明,在各种实验设计的条件下,考虑一般分布的K均值聚类算法有效性均优于均匀分布假设下的K均值聚类算法.最后将文中方法应用于汽车的聚类分析,进一步体现了文中方法在解决实际问题中的优势.
對于區間型符號數據聚類分析的研究,現有方法大多假設箇體在區間內服從均勻分佈,這往往併不符閤實際情況.針對此問題,研究一般分佈的區間型符號數據K均值聚類方法,給齣瞭一般分佈區間型符號數據的定義,併基于經驗分佈理論研究其描述統計.基于Hausdorff距離,攷慮區間數所包含箇體的分佈信息,提齣瞭一種新的區間型符號數據距離度量.給齣瞭一般分佈的區間型符號數據K均值聚類算法.通過隨機模擬試驗對該方法進行瞭有效性評價,結論錶明,在各種實驗設計的條件下,攷慮一般分佈的K均值聚類算法有效性均優于均勻分佈假設下的K均值聚類算法.最後將文中方法應用于汽車的聚類分析,進一步體現瞭文中方法在解決實際問題中的優勢.
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