用模糊相似关系方法对岩石进行聚类分析

近年来,模糊数学的发展已经进入岩石力学领域,用模糊浆类分析方法对岩石进行分类是其具体应用的一个方面。模糊聚类分析方法可以分为两种:非系统聚类法和系统聚类法。本文介绍了应用系统聚类法对岩石进行聚类分析的一个实例。     

聚类分析及其在我国各省经济发展水平分类研究中的应用

聚类分析是一种寻求客观分类的方法,它是多元统计分析中三大实用方法之一。本文首先对聚类分析的各种算法进行分类与介绍;然后总结了聚类分析在经济、生物、电子商务、保险等方面的一些应用,并对两类应用较广泛的聚类算法进行对比分析;最后结合SPSS软件,分别运用系统聚类法和 K－均值聚类法对我国31个省区经济发展水平进行分类,发现二者分类结果相同,且与我国现阶段各省各地区经济发展现状吻合度较高。     

模糊聚类功能实现

提出基于客户价值的客户分类方法,将加权模糊c均值算法应用于客户分类,并用基于相似系数和检测孤立点的方法排除孤立点对聚类结果的干扰,提高聚类质量。     

基于模糊聚类广义回归神经网络的网络入侵研究

采用结合模糊聚类和广义神经网络回归聚类分析的方法,对5种网络入侵行为模式进行有效的聚类.首先用模糊 c 均值聚类算法将入侵数据分为5类,再将聚类的结果中最靠近每类中心的样本作为广义神经网络的聚类训练样本进行数据训练,训练输出的结果即为该个体所属的入侵类别.实验结果表明:新算法对网络入侵途径的分类精度更高,可为预防网络入侵提供更可靠的数据支持     

城市道路交通空气污染灰色聚类决策评价

应用灰色聚类决策理论进行城市道路交通空气污染的评价,将城市道路交通空气污染状况分为空气质量优、空气质量良、空气质量一般、空气质量差四个灰类,提出了建立评价矩阵的方法、综合决策权和灰类的白化权函数,应用本文的方法,对7条实际道路交通空气污染进行了评价分析,分为优、良、一般三类,同时又做了模糊聚类分析,在不同的聚类尺度条件下,分类结果相差较大,道路交通的空气污染状态不明确,对比分析证明,模糊聚类具有不确定性,灰色聚类决策理论应用于城市道路交通空气污染的评价是可行的,符合实际。     

基于模糊聚类的绿色工艺评价样本分类方法

针对绿色工艺评价样本具有不确定性、多维性以及量纲差异大的特点,为实现样本的合理分类,提出一种基于核的模糊可能性聚类新算法.该方法将核模糊聚类算法、可能性聚类算法和减法聚类算法相结合,以提高聚类的准确率;使用聚类有效性指标作为分类条件,自适应确定最佳分类数.仿真实验结果表明,该算法具有较好的有效性和鲁棒性,并将该算法运用在绿色工艺评价样本分类中,得到了较好的分类效果,验证了算法的实用性.     

改进的粗糙集模糊聚类算法及其应用

通过将粗糙集和模糊聚类算法相结合, 利用粗糙集中上近似集和下近似集的概念改进模糊聚类算法, 解决了模糊聚类边界不确定的问题, 得到了上近似集和下近似集的聚类结果, 从而实现更好的聚类, 改进算法可以处理边界问题和复杂数据问题. 将改进的粗糙集模糊聚类算法用于研究环糊精聚类, 并将聚类结果与K均值聚类分析算法、 模糊C均值聚类算法相比, 实验结果表明, 改进算法有较好的聚类效果.     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

一种基于信息熵的聚类结果评价方法

文章基于信息熵理论,将模糊聚类评价方法和决策树分类算法联系起来,提出从信息熵角度用决策树分类算法来评价聚类算法结果的有效性,从而确定最佳的聚类个数;并将该方法应用到证券行业客户忠诚度分析模型的建立中.实验结果表明,该方法可以明显提高聚类的效果,并且使得聚类结果的可解释性强,具有良好的实用价值.     

基于风险事件的我国期货交易所的风险管理

期货交易所作为期货交易的组织者,在市场风险管理体系之中发挥着重要的作用。通过分析期货市场以往风险事件,发现我国期货交易所风险管理的问题主要在于制度约束效率低以及缺乏交易过程风险监控。建立基于风险管理的组织结构和基于市场异常情况监控的风险预警机制将有助于提高期货交易所风险管理水平,维护期货市场的稳定运行。     

震区公路崩塌危险度评价模型研究

以＂5.12＂地震重灾县———青川县（青川生命线道路沿线）作为研究区域,选取产生崩塌及影响其稳定性的9个因素为评价因子,将崩塌危险度分为无危险、低度危险、中度危险和高度危险4个等级,建立了基于改进灰色聚类法的崩塌危险度评价模型。应用该模型对青川生命线道路沿线崩塌灾害点进行评价,将此评价结果与经典灰色聚类法所得的评价结果进行对比。研究结果表明,基于改进灰色聚类法的崩塌危险度评价模型所得的评价结果比经典灰色聚类法所得的评级结果更接近于现场专家勘查结果。由此可见,采用这种基于改进灰色聚类法的评价模型对崩塌危险度进行快速、科学、有效地评价是切实可行的。     

Urban Fire Risk Clustering Method Based on Fire Statistics

Fire statistics and fire analysis have become important ways for us to understand the law of fire, prevent the occurrence of fire, and improve the ability to control fire. According to existing fire statistics, the weighted fire risk calculating method characterized by the number of fire occurrence, direct economic losses, and fire casualties was put forward. On the basis of this method, meanwhile having improved K-mean clustering arithmetic, this paper established fire risk K-mean clustering model, which could better resolve the automatic classifying problems towards fire risk. Fire risk cluster should be classified by the absolute distance of the target instead of the relative distance in the traditional cluster arithmetic. Finally, for applying the established model, this paper carried out fire risk clustering on fire statistics from January 2000 to December 2004 of Shenyang in China. This research would provide technical support for urban fire management.     

覆盖聚类算法

首先比较几类主要的聚类算法,给出每类算法的基本概念、原理、每类的代表性算法,及这些算法的主要特征。在此分析基础上,提出一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于周围稀疏的样本结合最短距离法,获得聚类效果,并用实验数据对分层聚类方法、LBG方法与覆盖聚类算法进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后给出了算法的研究方向。     

Research of Web documents clustering based on dynamic concept

Conceptual clustering is mainly used for solving the deficiency and incompleteness of domain knowledge. Based on conceptual clustering technology and aiming at theinstitutional framework and characteristic of Web theme informauon, this paper proposes and implements dynamic conceptual clustering algorithm and merging algorithm for Web documents, and also analyses the super performance of the clustering algorithm in efficiency and clustering accuracy.     

RiskRank:一种网络风险传播分析方法

通过研究网络风险传播途径和规律,提出一种RiskRank网络风险传播分析方法.通过计算网络节点间相似关系和临近关系,以构建网络风险传播图谱,并基于随机游走方法迭代计算网络风险传播模型,以动态分析网络风险传播过程并量化评估网络风险程度,最后采用密度聚类算法识别高风险簇,通过隔离高风险簇以控制安全态势.实验结果表明,提出的RiskRank网络风险传播模型的准确率为97.4、精度为98.1％、召回率为86.4％.     

基于AHP-灰色聚类模型的采空区危险性分析研究

应用灰色系统理论的原理提出了采空区危险性分析的综合评价方法.从具体工程地质出发,分析了影响采空区危险性的诸多因素.通过层次分析法确定各指标的灰色聚类权值,根据实测数据确定了白化权函数,建立了灰色聚类综合评判模型,给出了灰色聚类系数和采空区危险性级别的对应关系,最终得出评价结果.应用该模型对贡北金矿10个采空区的危险性进行分析评价.研究结果表明:该方法与模糊综合评判具有高度的一致性,可以在工程实践中予以推广应用.     

一种增量式文本软聚类算法

针对传统文本聚类算法时间复杂度较高，而与距离无关的算法又不适用于动态、变化的文本集等问题，提出了一种基于语义序列的增量式文本软聚类算法．该算法考虑了长文本的多主题特性，并利用语义序列相似关系计算相似语义序列集合的覆盖度，同时将每次选择的具有最小熵重叠值的候选类作为一个结果聚类，这样在整个聚类的过程中大大减小了文本向量空间的维数，缩短了计算时间．由于所提算法的语义序列只与文本自身相关，所以它适用于增量式聚类．实验结果表明，算法的聚类精度高于同条件下的其他聚类算法，尤其适合于长文本集的软聚类．     

Combined Density-based and Constraint-based Algorithm for Clustering

We propose a new clustering algorithm that assists the researchers to quickly and accurately analyze data. We call this algorithm Combined Density-based and Constraint-based Algorithm （CDC）. CDC consists of two phases. In the first phase, CDC employs the idea of density-based clustering algorithm to split the original data into a number of fragmented clusters. At the same time, CDC cuts off the noises and outliers. In the second phase, CDC employs the concept of K-means clustering algorithm to select a greater cluster to be the center. Then, the greater cluster merges some smaller clusters which satisfy some constraint rules.Due to the merged clusters around the center cluster, the clustering results show high accu racy. Moreover, CDC reduces the calculations and speeds up the clustering process. In this paper, the accuracy of CDC is evaluated and compared with those of K-means, hierarchical clustering, and the genetic clustering algorithm （GCA）proposed in 2004. Experimental results show that CDC has better performance.