经济波动的模糊聚类分析

模糊数学超越了传统数学的二值逻辑基础 ,利用隶属度概念对客观事物进行描述刻划。模糊聚类法是根据隶属度大小对模糊现象进行聚类分析的一种多元统计方法。经济波动是经济运行过程中的一种客观现象。文章利用模糊聚类法对我国近 11年来的经济波动进行聚类划分 ,根据分析结果并结合经济运行实际状况对波动产生的背景及原因进行了探讨 ,对当前和今后的经济发展趋势进行了预测。     

城市总体环境质量的二级模糊综合评价

一个城市的环境污染是多环境要素的污染问题 ,如某城市既存在大气污染 ,同时也存在地面水和地下水污染。对这类环境现状的评价 ,要考虑多环境要素质量评价问题 ,以便同时反映多种环境要素共同作用下的影响结果。本文运用模糊数学方法建立了城市总体环境质量的二级模糊聚类方法 ,并用该方法对某市总体环境质量进行了综合评价 ,取得较好的效果。　　一、城市总体环境质量的二级模糊评价原理　　 1 城市总体环境质量评价的多级关联结构 (如图 1)城市总体环境(总体) —大气环境———ＳＯ2 ,ＮＯｘ,ＴＳＰ,…地面水环境———ＣＯＤ ,ＮＨ3-Ｎ ,…     

有序样本聚类法在经济分析中的应用

在研究经济问题时,经常遇到分类的问题,多元统计分析中的聚类分析方法可以解决多指标分类问题。本文介绍一种按着系统聚类步骤产生的有序样本聚类法,并利用这种方法对我国改革开放26年来的产业结构变迁进行聚类,揭示结构变迁与经济增长的关系,从而说明有序样本聚类法在经济分类研究中的作用。     

基于主成分聚类分析的低碳旅游景区评价方法

在全球气候危机下,发展旅游景区低碳经济是世界经济运行的方向.文章首先分析并构建了低碳旅游景区评价指标,接着将多元统计分析中的主成分分析和模糊聚类分析相结合,利用主成分分析对评价指标进行降维处理,并通过对主成分进行模糊聚类将待评价低碳旅游景区进行分类,并按照类间第一主成分均值来对类进行排序,对同一类内景区按照第一主成分大小排序实现类内排序,从而实现对整个低碳旅游景区的排序.最后实例分析了该方法的可行性和科学性.     

基于模糊聚类的企业项目群管理应用

文章结合项目群管理思想,提出了基于模糊聚类分析的评价模型,运用模糊分析和模糊聚类进行多项目评价研究,并给出算例。结果表明,模糊聚类分析对企业项目群的分类是科学的、有效的。     

聚类分析结果的有效性辨析

聚类分析方法使用不当,会导致聚类结果与定性分析结果不符.文章从选择聚类法和聚类分析指标二个方面阐述如何使用该方法,才能得到更为有效的分类结果.     

基于模糊聚类的省域物流发展评价研究

采用模糊聚类方法对省域物流发展综合实力进行评价，利用建立的省域物流发展评价指标体系，运用模糊聚类方法对黑龙江省域物流发展进行聚类分析，提出黑龙江省省域物流发展可划分为哈大齐、哈牡绥、佳木斯城市群三个物流区域，根据其不同的特点制定相应的发展策略。     

一种社会经济系统模糊C划分聚类数的确定方法

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.     

基于模糊时间序列模型的股票市场预测

文章针对模糊时间序列模型目前存在的缺乏客观论域划分方法和模糊关系前件单一等缺陷,首先应用模糊聚类方法将数据分类,以相邻两个聚类中心的中点作为子区间的分界点来划分论域;其次将数据模糊化后根据证券市场主要量价指标建立了具有多个前件的高阶模糊关系;最后根据序列对比规则计算预测值。将该模型用于股票指数的价格预测和涨跌预测,与传统模型比较的结果表明其预测准确率有了较大提高。     

我国城镇居民消费实证分析

消费是社会再生产的重要环节，是社会经济活动的出发点和归宿，消费结构的状况不仅反映社会经济发展的水平，又涉及到社会经济诸多方面，因此近年来很多学者从不同的角度对其进行分析。本文是通过聚类分析及主成份分析的方法，按居民消费水平的统计资料，将全国各省、市、自治区进行分类，在此基础上针对各类地区居民消费水平及差异进行实证分析。聚类分析与主成分分析首先根据我国各省城镇居民人均消费的统计资料，利用SAS软件进行聚类分析。所采用的三种聚类方法中，有二种聚类的结果是一致的，其结果见表１。其次，对各省城镇居民人均…     

基于灰色动态聚类-粗糙集的绿色资源环境评价指标构建模型

以内蒙古自治区12个盟市的绿色资源环境发展为研究对象,采用灰色动态聚类与粗糙集相结合的方法,构建包含有全年供水量等11个指标的内蒙古自治区绿色资源环境指标体系,其要点在于:一是通过灰色关联分析建立样本间的灰色关联矩阵,进而进行样本间的灰色聚类,反映样本间的信息重复性;二是采用动态聚类方法,每次去除一个指标后继续通过灰色关联分析建立的灰色关联矩阵进行灰色样本聚类,为粗糙集约简提供信息数据;三是通过粗糙集约简理论判断海选指标对聚类结果的影响是否显著,将每一次的聚类结果与原始聚类结果比较,保留两次聚类结果不同且对评价样本分类有显著影响的海选指标;四是采用非参数Kruska-Wallis检验的P值检验法证明本文构建的指标体系是合理的。通过对比分析表明,本文的灰色动态聚类-粗糙集指标筛选模型优于现有研究的聚类-灰色关联指标筛选模型。     

改进的模糊聚类方法在R&D资源分类中的应用

传统的FCM算法没有考虑不同属性对分类效果的影响和大小不同的问题,文章从特征贡献平衡原则和类间分离度最大原则两个方面考虑,得到样本各维属性有差异的权重系数,进而给出了带有权重的FCM算法,并将这一改进的模糊聚类方法应用到湖北省12个市、区R&D资源划分分析中,结果表明改进的模糊聚类分析方法在应用中可以取得更好的效果.     

对经济区域按资源位进行分类的算法比较

目前对经济区域进行分类通常采用主成分分析法等方法进行研究。文章在研究经济区域资源位的过程中引入了聚类算法,并将支撑向量机算法（SVM）引入该研究领域。结合算法原理说明了将其引入经济区域分类的可行性;同时对应用两种算法对经济区域进行分类的结果作出了比较,对应用聚类和支撑向量机两种算法对经济区域进行分类的优缺点进行了分析。     

支持向量机多分类问题中聚类分类方法研究

支持向量机是在两分类的基础上发展起来的,如何将两分类成果推广到多分类中是支持向量机的一个重要问题.文章在聚类分类的基础上根据二叉树思想,提出了一种新的聚类算法来进行多分类.此方法充分利用二叉树中分两类的简便之处,将多类的聚类简化为点的聚类,从而避免了以往聚类方法中可能出现的同一类的点在聚类中变成不同类的问题,并结合选址问题中固定数目的配送点的选址算法,将原问题进行简化,对多分类问题提出了新的聚类算法.     

有序秩聚类及对地震活跃期的分析

 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。     

基于广度优先搜索的变异加权模糊C-均值聚类算法

针对传统模糊C-均值聚类方法(fuzzy C-means,简称FCM)对初始值敏感导致的易陷入局部最优和噪声敏感问题,文章提出一种基于广度优先搜索的变异加权模糊C-均值聚类算法.该算法通过改进具有全局搜索能力的广度优先搜索算法(Breadth Fist Search,BFS)和有效聚类评价函数相结合,确定了接近真实的初始聚类中心,同时能够剔除噪声数据.在此基础上考虑属性噪声对聚类结果的影响问题,引入变异系数赋权法对FCM的目标函数进行改进,进一步提高了FCM算法的抗噪性.实验结果表明,该算法能够有效的克服传统FCM的不足,与其他聚类算法相比,具有较快的收敛速度、更好的聚类准确率及较高的抗噪性.     

一种针对不完全观测数据的消费者聚类方法

现有聚类方法都是基于消费者全部的行为信息,对于观测不完全的信息,提出了三阶段聚类方法。首先,使用样本数据的全部信息对消费者聚类;接着仅使用人口统计变量建立分类模型;最后对上述结果进行修正。三阶段聚类方法最大优点是可以将没有入选样本的个体分配到由样本个体得到的行为集群中去,将这个方法应用于电视行业,得到了很有实际应有价值的结果。     

本科毕业论文模糊评价系统研究

本文应用模糊数学方法建立了本科毕业论文的模糊综合评价系统。运用专家调查法及 AHP法设计了毕业论文综合评价的指标体系,确定了指标权重;运用模糊评价方法对毕业论文进行综合评定,然后运用模糊聚类分析法确定毕业论文的等级。     

应用多元统计分析评价学生的体育素质

本文利用多元统计分析中的聚类分析法和主成分分析法分别对学生的体育素质进行分类和综合评价，为评价和选拔体育人才提供了一种可行的量化分析方法。     

有关距离判别理论方法的补充和讨论

距离判别理论中，通常采用重心距离来定义类与类之间的距离对待判样品进行判别。对新样品实行判别，将其归入系统聚类形成的分类，如果仍采用重心距离判别法，会由于没有与原有聚类时所用的类与类之间的距离相一致而产生误判。提出对基于系统聚类分类结果的距离判别理论方法的补充，把系统聚类中的八种类与类之间距离的概念引入到距离判别方法中。从而使距离判别中类与类距离的定义与系统聚类中相一致，通过实例分析，证明增强了距离判别的可靠性。