旅华外国游客对我国服务质量综合评价之分析

以全国6个旅游热点城市抽样调查数据为依据,应用主成分分析方法以及聚类分析法研究旅华外国游客对我国旅游服务质量的综合评价.主成分分析法和聚类分析结果相吻合,不同国家来华游客对我国旅游服务质量的评价存在明显差异,评价结果与客源国所在地域和文化背景有密切的联系.     

入境游客对我国旅游服务质量评价的多元统计分析

旅游业的发展在很大程度上取决于旅游服务质量.本文先运用模糊综合评价方法,对入境游客对我国旅游服务质量的评价进行定量分析,得到综合评价得分由高到低依次为日本、加拿大、美国、澳大利亚、瑞典、英国、德国、荷兰、法国、意大利、西班牙、韩国;然后运用聚类分析将12个国家分成4类.结果表明不同国家的游客对我国旅游服务质量的评价存在明显差异.     

聚类分析在教学评价中的应用

结合三门峡职业技术学院课堂教学质量评价中的实际数据,应用K-means算法对学院教师教学评价结果进行聚类挖掘,得出教学评价结果的四大类及教师间教学质量的差异,为学院教务管理部门提高教师的教学质量、优化教师队伍提供了参考.     

基于模糊聚类分析的网络安全综合评价

模糊聚类分析主要用于研究样本的分类问题.利用层次分析方法给出了样本指标的权重,进一步引入了加权相似系数和加权距离系数的计算公式.在该系数的基础上,提出了一种既能考虑到样本之间的值贴近程度,又能考虑到样本之间的形贴近程度的改进统计量--相似度,用相似度矩阵替代传统的相似矩阵,得到了模糊聚类分析方法的改进.将其应用到网络安全综合评价实际样本数据的聚类分析中,结果表明改进的模糊聚类分析方法是有效的.     

12种龙胆科植物胚胎学资料的聚类分析

本文在平均欧氏距离系数基础上，运用UPGMA法，对12种龙胆科植物胚胎学资料进行了Q型聚类分析，聚类结果如下：(1)在树系图上，12种龙胆科植物明显分为4大类，其中第一大类包括椭圆叶花锚和四数獐牙菜，双蝴蝶属的峨眉双蝴蝶和假龙胆属的黑边假龙胆则分别单独聚为第三、第四类，其它8种植物共聚为第二大类；(2)獐牙菜属的4个种在胚胎学性状上明显分化3支，其中抱茎獐牙菜、西南獐牙菜与喉毛花聚为1支，红直獐牙菜与湿生扁蕾另聚1支，四数獐牙菜与椭圆叶花锚聚为1大类：(3)龙胆属的3个种与抱茎獐牙菜、西南獐牙菜、红直獐牙菜以及喉毛花、湿生扁蕾等共聚为一大类，且存在一定的分化，东北龙胆和线叶龙胆关系密切，条纹龙胆与前两者差异较大．聚类分析结果支持将双蝴蝶属、扁蕾属以及喉毛花属作为属级处理的意见，同时认为扁蕾属、喉毛花属和花锚属在系统学上与獐牙菜属有着密切的联系，獐牙菜属在低等类群中分化出扁蕾属，在高等类群中分化出花锚属，在中等进化的类群中分化出喉毛花属，而扁蕾属则进一步分化出龙胆属．     

基于模糊聚类分析的地下水环境质量评价

针对阜新新邱露天煤矿排土场淋溶水对附近于家沟地区地下水环境质量的影响所存在的问题,采用理论分析和实验的方法,对研究区内的17眼水井分别采样,进行水质分析,识别出总硬度、硫酸盐、硝酸盐、氯化物、溶解性总固体、高锰酸盐指数、Na、浊度等主要污染因子,进而采用模糊聚类分析方法对影响区地下水质量进行了评价。研究结果表明,该地区的大面积地下水已受到严重污染,不可以饮用。根据研究结论可确定出该区域地下水污染范围,为地下水管理提供了科学依据。     

聚类分析在水环境质量评价中的应用进展

聚类分析法作为水环境质量评价的新方法已引起人们越来越多的关注。文章对这一方法在国内水质评价中的应用进行了综述和展望。     

瓶装饮用水挥发性有机物的聚类分析与评价

用两种数值分类方法对19种瓶装饮用水所含挥发性有机物(VOCs)进行聚类分析，EDC法的分类选用欧氏距离为相似性测度，聚类采用重心法；CBM法选用绝对距离与中位数法．结果得到两系统聚类树形图及一统计量表。表明水样可分为四类和定量分级评价为三个等级：不合格(水样M6)、合格(水样M2、D4)、较好(其他16种水样)．聚类分析能同时实现瓶装饮用水的分类与定量分级评价。     

红花15个品种的聚类分析

通过对在新疆栽培的15个国内外红花品种的试验研究,利用12个农艺性状,根据遗传距离,用系统聚类方法,对品种材料进行分类。聚类开始,把遗传距离最近的两个品种聚为一组,随后不断将遗传距离最近的组和品种聚合,直至把所有品种都聚在一个组内。聚类结果,15个红花品种可分三个类群,为红花育种正确选配亲本提供理论依据。     

大学生素质评价的模糊聚类分析

针对学生素质评价工作．提出新的指标体系，并利用模糊聚类分析方法组建一个数学模型，讨论了大学生的排名分类问题．为大学生的素质评价提供了一个较好的选择．     

旅华游客对旅游价格评价满意度的因子分析法

本文由西安市旅华游客的抽样调查资料出发,运用因子分析方法,对旅游价格进行了定量评价,并客观地对旅游的消费行为作出合理的解释,为中国的旅游业提供一定的参考价值.     

旅华外国游客客主交流行为研究

利用2004年7月10日-8月28日在全国6大旅游热点城市对外国游客所作的6600份抽样调查资料，根据所建立的客主交流意愿模型，运用Excell统计软件从旅游者的角度分析旅华外国游客客主交流行为的特点，并对旅华外国游客7个主要交流场所的心理距离进行了测算，目的是为了更好地为旅游市场拓展、旅游产品设计和旅游规划开发服务．     

工程施工投标报价的定量分析评价

文中利用不确定测度概念,给出了工程施工投标报价分析评价一种客观的数学模型,应用于实际工程,既可定量地识别各投标报价的等级,又能根据其得分进行优劣排序。     

基于Vague集的模糊聚类方法研究

引入Vague集(值)的距离概念及Vague集(值)的贴近度概念,并证明了这一新的贴近度的性质.利用此贴近度概念给出了基于Vague集的模糊聚类方法,这一方法对于数据挖掘研究有很好的参考价值.     

用模糊聚类分析法评价服装加工性能

运用模糊数学中的聚类分析方法，综合评价面料的服装加工性能，使这一完全凭主观经验的过程得以量化，从而能综合考虑面料在缝制加工过程中的各个影响因素。为面料的选择和分类提供了依据。     

聚类分析法在地质多样性资源评价中的应用——以湖北省大别山地区为例

对地质多样性的概念、内容体系、价值、国内外研究现状等进行概述,根据地质多样性内容建立评价指标体系；并用聚类分析法对湖北省大别山地区的地质多样性资源进行评价,得出地质多样性资源分布呈纬度地带性规律.     

一种改进的凝聚层次聚类法

以实例说明了选用以欧氏距离或明考斯基距离为距离度量的凝聚层次聚类法进行聚类时会出现的问题,并详细分析了用该算法出现问题的原因.结合模糊聚类思想,给出了一种改进算法,通过实例说明该改进算法的合理性和有效性.     

密度峰值聚类算法研究现状与分析

密度峰值聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks, DPC)算法是一种新型的基于密度的聚类算法,通过选取自身密度高且距离其他更高密度点较远的样本点作为聚类中心,再根据样本间的局部密度和距离进行聚类。一方面,虽然DPC算法参数唯一、简单、高效,但是其截断距离的取值是按经验策略设定,而截断距离值选取不当会导致局部密度和距离计算错误;另一方面,聚类中心的选取采用人机交互模式,对聚类结果的主观影响较大。针对DPC算法的这些缺陷,目前的改进方向主要有3个：改进截断距离的取值方式、改进局部密度和距离的计算方式以及改进聚类中心的选取方式。通过这3个方向的改进,使得DPC过程自适应。本文对DPC算法的自适应密度峰值聚类算法的研究现状进行比较分析,对进一步的工作进行展望并给出今后的研究方向：将DPC算法与智能算法有机结合实现算法自适应,对于算法处理高维数据集的性能也需要进一步探索。     

增量聚类算法综述

给出了增量聚类的概念,分析了增量聚类方法可以用于解决数据的变化和大量存储空间的需求问题。增量聚类算法选择恰当时,可以保证数据在变化时有效地提高聚类的精度和效率。从传统聚类、生物智能聚类和数据流聚类三个角度研究了增量聚类问题,分析了增量聚类问题的研究进展,包括发展的过程及特点,阐述了研究增量聚类问题的关键技术,最后给出了未来的发展趋势。     

遗传聚类算法及供应商信用评价

信用为客户选择供应商提供了一个衡量标准．指标体系和评价方法的选择是信用评价的关键．在建立的评价指标基础上，设计的遗传聚类算法通过对案例的强化学习和聚类分析，达到了对供应商信用分类的目的，为信用评价提供了科学的方法．实例验证了该算法的有效性．