模糊聚类中广义灰色关联度的运用

0引言模糊聚类中的最大树法是直接对模糊相似关系矩阵进行分析,该方法尤其适用于待分类样本数量多的情况。目前相关文献大致有欧氏距离、切比雪夫距离、相关系数等十三种确定模糊相似关系矩阵元素的方法,但最常用的方法是绝对值减数法:γij=1i=j1-cmk=1∑｜χik-χjk｜i≠(1)其     

提高我国旅游业经济效益的一种统计计算方法

随着我国旅游业的不断发展,无论是团体还是个人旅游,都希望用最少的钱游玩更多的地方。因此,旅游路线的选择是当前十分重要的问题,即旅游网络路线图的确定成为旅游者首先要解决的问题。下面介绍一种利用网络各点间最短距离的矩阵算法。设一网络图中有m个点（即旅游者所要达到的城市）,中表示任意两点的距离若i与j不相邻时,令由一ac,因此得下列矩阵。上述矩阵有如下特点：门）由表示从i点到j点的直接最短距离;（2）由于dj;一向di＝0放武里一个对称矩阵;由于从i到j最短距离不一定是Hi,可能是一4j,i一HkHj或＊一卜··4j。首先考…     

有序样本聚类法在经济分析中的应用

一 聚类分析是对多指标(变量)研究对象进行分类的一种多元统计分析方法.聚类分析依据定义的研究对象之间的相近程度(距离或相似系数),将性质相近的对象聚为一类,性质不相近的对象不能聚为一类.在一般的系统聚类和动态聚类中,研究对象(样本)之间是不考虑顺序的,只要两个样本之间的距离最近,就将其聚为一类.但是,在实际问题中,我们观察到的样本,特别是按时间顺序观察到的样本,是不能随便打乱顺序,将任意两个距离最近的样本聚为一类的.例如,观察儿童的生长发育过程,按着每年增加的体重,将生长期进行阶段分类,就不可以将新生儿期与学龄期分在一类,因为这中间还有一个幼儿期.     

基于遗传算法的有序样本聚类及其应用

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拳聚类问题的新算法.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.     

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PLS对系统聚类分析方法的改进

1系统聚类方法及其存在的问题1.1系统聚类法为了将样本进行分类,就需要研究样本之间关系。目前用得最多的方法有两个:一种方法是用相似系数,比较相似的样本归为一类,不相似的样本归为不同的类。另一种方法是将一个样本看作P维空间的一个点,并在空间定义距离,距离较近的点归为一     

对沈阳市"十五"经济走势的整合预测与量化分析

沈阳市“十五”经济适度增长的量化分析和整合预测我们以1990年-1999年的国内生产总值（按1990年可比价格计算）为观测值（表1）,分别建立沈阳市国内生产总值GM（1.1）预测模型和线性回归预测模型(一)灰色预测模型对于表1 提供的原始数据X(0)(i); i=1、2......10,由累加公式:X (1)(i)= X (0)(K)生成新序列X (1)(i):并由之构造累加矩阵B(9×2阶)及常数项Yn(n=9): 按最小二乘原理解方程组其中　　　则有经计算得最后得即a=-0.1105,u=223.13据此,按灰色预测步骤,应有将a、u的值代入（5）得求导还原得据（6）算得下表：拟合结果,产生较大…     

地区经济相对增长速度的未确知测度

1地区经济增长速度的未确知测度评价模型1.1分级标准矩阵设评价样本空间为X=’x1,x2,…,xn ,xi表示第i个评价样本;每个评价样本有m个评价指标,评价指标空间为I=’I1,I2,…,Im ,Ij表示第j个评价指标;样本的每个评价值指标有p个评价等级,构成评价样本集X的评价空间U=’c1,c2,…,c     

面板数据加权聚类分析方法研究

在面板数据聚类分析方法的研究中,基于面板数据兼具截面维度和时间维度的特征,对欧氏距离函数进行了改进,在聚类过程中考虑指标权重与时间权重,提出了适用于面板数据聚类分析的"加权距离函数"以及相应的Ward.D聚类方法。首先定义了考虑指标绝对值、邻近时点增长率以及波动变异程度的欧氏距离函数;然后,将指标权重与时间权重通过线性模型集结成综合加权距离,最终实现面板数据的加权聚类过程。实证分析结果显示,考虑指标权重与时间权重的面板数据加权聚类分析方法具有更好的分辨能力,能提高样本聚类的准确性。     

线性代数简介 二、几种特殊矩阵及其性质,分块矩阵

§3 几种特殊矩阵及其性质这里介绍几种特殊结构的n阶矩阵(方阵).(一)三角矩阵n阶矩阵 A=(a_(ij)n×n中,如果当i>j时a_(ij)=0 (i, j=1, 2, …n),或当i相似文献   

多维有序样本的聚类方法研究

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。     

财务风险预警建模原则及几种预警新模型

随着企业经营风险不断上升,上市公司的财务预警问题受到多方利益相关者的关注.文章提出了建立财务预警模型的原则:选择的样本公司财务特征要尽量与被预测公司的财务特征相同,所处的经济环境类似;确定的预警指标体系必须最能反映两类样本公司财务本质特征,能区分出两类样本公司间财务上的根本差异;构建预警模型要考虑样本数据分布状况;预警模型要与定性分析结合使用.然后创构了理想距离判别,最近距离判别,极小离差主成分判别,以及模糊判别4种新预警模型.     

基于非负矩阵分解的函数型聚类算法

函数型聚类分析算法涉及投影和聚类两个基本要素。通常,最优投影结果未必能够有效地保留类别信息,从而影响后续聚类效果。为此,本文梳理了函数型聚类的构成要素及运行过程;借助非负矩阵分解的聚类特性,提出了基于非负矩阵分解的函数型聚类算法,构建了“投影与聚类”并行的实现框架,并采用交替迭代方法更新求解,分析了算法的计算时间复杂度。针对随机模拟数据验证和语音识别数据的实例检验结果显示,该函数型聚类算法有助于提高聚类效果;针对北京市二氧化氮(NO2)污染物小时浓度数据的实例应用表明,该函数型聚类算法对空气质量监测点类型的区分能够充分识别站点布局的空间模式,具有良好的实际应用价值。     

农村居民生活消费行为的分段研究

本文采用了有序样本聚类分析法,对我国农村居民1980—2004年的生活消费行为进行了定量分析,分析的结果是将时间序列划分为四个时段。并分析了四个时期的消费行为特征。     

银行信用风险小样本评级模型的构建

针对实际能够获取到的样本银行数量少而无法准确划分信用级别的问题,文章构建了一个小样本评级模型:通过逼近理想点赋权模型确定评级指标的权重,建立评级总得分的测算模型;通过非参数核密度估计方法与切片取样方法获得反映小样本分布规律的评级大样本,解决了科学扩充小样本的难题;通过ward聚类对评级大样本进行有序分类,建立了可分为9个信用级别的小样本评级模型.     

聚类分析和模糊识别在区域经济分析的应用

聚类分析,顾名思义,就是研究如何将各个样品分类的一种多元统计方法.如果能将样品指标值映射到一维空间上,那么很容易将距离相近的各个样品来进行分类了.而现实中的问题总是被评价对象有好几个指标,而且指标间量纲也不尽不同.聚类分析就是将不同量纲的指标值进行标准化,通过数学上定义含有多维指标的各个样品之间的距离和样品聚为几个小类后类与类之间的距离,来将样品进行合理分类.     

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。     

广东离现代化只有20年

中国距离现代化有多远 ?最近 ,中科院公布一项最新研究成果 :中科院组织百余名专家 ,历经一年 ,编写了 33万字的《中国可持续发展战略报告》,对中国实现现代化定了一个时间表。 2 0 2 1年 ,广东将继上海 ( 2 0 15年 )、北京 ( 2 0 18年 )之后 ,成为中国第三个跨入现代化的省市。据悉 ,中国实现现代化的时间表 ,是专家综合分析自 196 0年以来国际上对于现代化衡量的五类指标后 ,独立地设计了三个大组八个指数的判定现代化的指标体系 ,包括了经济增长、社会发展、文明进步、社会有序程度、生活质量的总体表达 ,用以相对评估中国各省、市、自治…     

众包竞赛的离群点欺诈用户检测算法研究

针对基于众包竞赛中欺诈者筛除机制的黄金标准数据方法、聚类算法的离群点检测算法K-means-算法和DBSCAN算法,依赖于事先给定的参数,不适合大规模数据集检测的问题,提出基于样本连通图的离群点检测算法。首先,给定参数并重复调用离群点检测算法,识别数据中的离群点和聚类;其次,计算每两个样本之间的连接次数和连接强度,在给定连接强度下界δ的情况下,根据样本的连接强度来构造样本之间的连通图;最后,根据样本之间的连通情况,对样本进行标记,把样本标记为聚类节点和离群点。实验结果表明,该算法在放宽参数设置范围的情况下,缩小了离群点个数波动范围,提升了离群点识别准确率,优于对比算法和经典的黄金标准数据方法。     

模糊聚类分析方法与应用

一、模糊聚类的方法 1.抽取特征 假设待分类对象的集合X={x1,x2,…xn},如果我们按某种性质对集合X中的元素分类,首先需要抽取反映这种性质的集合中的元素所具有的特性(设为m个).设第i个对象的第j(j=1,2,…,m)个特征的观测为xij,在所讨论的问题中,就可以用这m个特征的取值来描述,记为xi={xi1,xi2,…,xin}(i=1,2,…n).