基于主成分和聚类分析的汽车行驶工况构建

基于城市汽车实际道路行驶采集的数据,运用主成分和K-means聚类分析,对汽车行驶工况进行构建并分析误差.首先,对5种类型的原始数据,依次进行时间不连续数据、尖点数据、毛刺噪声数据以及怠速异常数据等预处理;其次基于预处理后的数据,对运动学片段进行划分,同时引入14个相关的运动特征指标,采用主成分分析进行降维处理并选取了具有代表性的5个主成分,基于K-means聚类分析算法将其运动学片段按照拥堵路况、一般拥堵路况和通畅路况分为3类,再根据聚类结果选取最优工况片段,从而得到最终的工况曲线.最后,对汽车行驶工况与所采集数据源的各运动特征值进行误差分析,验证了所构建的汽车行驶工况的合理性.     

基于主成分分析和优化聚类算法的行驶工况研究

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优以及传统的主成分分析法没有完全体现出用数量较少的综合指标来代替多个指标的问题,提出了一种改进的主成分分析和利用遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法相结合的聚类算法(GSA-FCM),从而构建汽车行驶工况图:首先,利用改进的主成分分析法对特征参数矩阵进行处理;然后,采用GSA-...     

基于主成分分析和聚类分析的城市经济发展研究

衡量一个国家的经济发展程度,要从其社会生产的各个方面去考察,要看各项生产能力的综合效果。为了客观、科学地分析我国的经济发展状况,本文从诸多经济指标中选择20个引入评价指标体系中,提出一种新的社会发展水平综合指标体系,并通过R软件分析软件进行得分计算,应用主成分分析方法和聚类分析法对我国34个城市的经济发展水平进行综合分析和评价,为我国实现均衡发展提供理论依据。     

基于主成分的模糊聚类分析及应用

提出了基于主成分的模糊聚类分析方法的明确步骤,并以实际问题为例,验证了此方法的可行性.该方法不仅克服了实际分类问题中的模糊性,同时又克服了由于样本分类指标过多,而引起的计算量增大,特别是由于指标间的相关性可能造成分类不准确等问题.     

汽车行驶工况的统计分析

用双参数法（车速和驱动轮转矩）对汽车行驶工况进行统计分析，能全面反映汽车行驶过程中的实际负荷状况，有利于进行汽车动力传动系统优化和传动系疲劳寿命设计．     

基于主成分的手机满意度聚类分析

针对国内外20种手机品牌的通话质量、外观、价格等消费者普遍关注的10个因素问卷调查,通过对数据信息的挖掘,提取了人们关注因素的主成分因子,利用主成分因子对手机满意度进行了层次聚类分析,构建了谱系聚类图,为广大消费者和生产者提供决策参考。     

基于主成分的手机满意度聚类分析

针对国内外20种手机品牌的通话质量、外观、价格等消费者普遍关注的10个因素问卷调查,通过对数据信息的挖掘,提取了人们关注因素的主成分因子,利用主成分因子对手机满意度进行了层次聚类分析,构建了谱系聚类图,为广大消费者和生产者提供决策参考。     

基于三元泛函主成分分析和聚类分析的MRI图像分类研究

一元泛函主成分分析(FPCA)已经在fMRI上成功进行了应用,但是目前很少有研究运用多元FPCA对MRI进行探索.本研究将一元FPCA推广到三元并应用于MRI的图像特征提取,并对提取的特征进行了后续研究,提出了一整套MRI病理及正常图像的分析方法.该方法的主要流程是先对MRI图像进行预处理(图像配准和图像分割),得到脑脊液图像,然后运用三元FPCA对脑脊液进行特征提取,再对提取的特征进行选择,随后利用k-means聚类算法对特征进行聚类,来判断图像所属的类别(正常或异常),从而达到颅脑MRI图像病变筛查的目的.将该方法应用于颅脑MRI快速自旋回波T2加权像中,结果发现,相比于传统PCA,三元FPCA展现出更好的特征提取能力,可以有效提高图像分类的准确率.     

基于非线性主成分分析的综合国力评价模型研究

如何构建一种定量的综合国力评价模型具有重要意义。当前评价综合国力的方法不多,一般方法易受主观因素影响。本文给出非线性主成分分析综合评价方法,有较好的稳定性和可靠性。利用该方法,本文对世界主要国家的综合实力进行了评价。     

茶叶中微量元素的主成分分析和聚类分析

利用主成分分析和聚类分析对茶叶中的微量元素进行分析,找到微量元素的相关关系,并对不同属性的茶叶进行了综合排名,分析总结出了微量元素的作用及不同区域不同品种茶叶的相近关系,为茶叶性质的研究提供一定帮助。     

基于主成分聚类分析的湖北省城市发展竞争力研究

以《2012湖北统计年鉴》的数据资料为依据,借助统计软件 SPSS19．0,笔者采用主成分聚类分析法对湖北省12个地级市的城市发展竞争力进行综合评价分析．结果表明：武汉具有最强的城市发展竞争力,其次为襄阳、宜昌、荆州、孝感、黄冈．文末,作者提出了一些提高城市发展竞争力的建议．     

主成分分析、聚类分析在耕地适宜性评价中的应用

选用万安镇30个土地评价单元,在spss软件的基础上,用主成分分析选择耕地适宜性评价因素以及确定30个评价单元的主成分得分,然后用聚类分析进行耕地适宜评价,评出宜耕地的各适宜等级.     

主成分聚类分析在工业行业评价中的应用

本文对14个工业行业的经济发展状况分别进行了主成分分析和主成分聚类分析，并得到了相同的结果，表明了最终排序评价具有一定的合理性。     

基于主成分聚类分析的贵州农业产业化龙头企业综合评价

运用主成分聚类分析法对贵州农业产业化龙头企业进行综合评价并分类.构建贵州农业产业化龙头企业评价指标体系,利用主成分分析能够剔除多指标间存在相关性及信息重叠的特点,对贵州农业产化龙头企业综合实力进行评价,再利用新得到具有代表性的综合主成分指标代替原来较多的评价指标,对贵州龙头企业进行聚类分析.所得结论与现实相符合,为发展贵州龙头企业提供参考依据.     

基于聚类的半挂牵引车行驶工况构建改进方法

针对传统K-均值聚类算法易陷入局部最优以及最佳聚类数难以确定的问题,提出一种基于高斯混合模型聚类的改进方法。选定淄博市博山-沂源路段作为测试道路,以半挂牵引车为试验车辆,利用车载终端设备采集车辆行车数据。在对原始数据预处理的基础上,以速度为运动学片段划分标准,采用主成分分析和聚类分析对特征参数进行降维分类处理,依据距离聚类中心越近越能代表该类特征的原则选取运动学片段,构建丘陵山区半挂牵引车代表性行驶工况。与传统的K-均值聚类相比,采用高斯混合模型聚类构建的丘陵山区车辆行驶工况特征值误差仅为2.05%,精度更高,更能反映丘陵山区道路线形复杂的特点。与国内采用的半挂牵引车测试工况(CHTC-TT工况)相比,所构工况与之差异明显,表明了开发反映丘陵山区行驶特征的半挂牵引车代表性行驶工况的必要性。     

地区电信业务发展水平的主成分及聚类分析

运用数理统计的方法对重庆市1997-2003年的电信业务发展情况进行综合评价,建立了评价指标体系,用主成份分析法对原始数据进行数学处理,得出表示电信业务发展水平的综合指标,再用聚类分析方法进行指标聚类分析,找出了影响重庆市电信业务量的主要因素,并对如何提高重庆市电信业务提出一点建议.     

苦荞麦(Fagopyrum tataricum)栽培居群的聚类分析和主成分分析

对四川省凉山彝族自治州的 5 6个苦荞麦栽培居群的 13个数量形状进行了聚类分析和主成分分析 .结果表明苦荞麦栽培居群分为 2个类群和少数过渡居群 .第 1个类群的苦荞麦栽培居群生长于低海拔地区 ,属于产量高的类型 .第 2个类群生长于高海拔地区 ,属于产量较低的类型 .因此 ,对苦荞麦品种资源的保护无论在高海拔地区或低海拔地区皆需进行 .     

基于主成分分析和聚类分析的山东省农业节水分区

基于压力-状态-响应模型,选取干燥度、作物需水量、节水灌溉比例等共18个较全面、易获得、概括性强的指标,构建山东省农业节水分区指标体系;利用主成分分析法对分区指标进行降维处理,运用聚类分析法对山东省17个城市进行农业分区处理。结果表明,山东省可划分为黄泛平原区,鲁中山区,鲁南山区,鲁东丘陵区,鲁西南平原区,鲁中、鲁东平原区共6个农业节水类型区,各类型区缺水程度、主要作物类型、社会经济发展状况等均存在差异,应从农业种植结构调整、田间节水技术应用等方面提出适宜各类型区发展的农业节水模式。     

基于主成分分析法的我国上市公司信用风险评价模型

采用理论分析与实证分析相结合的研究方法，建立了适合我国上市公司信用风险评估的模型。该模型采用主成分分析法筛选出我国企业信用风险评价的主要指标变量，并选取我国2002年度22个行业500家上市公司的财务数据样本，对该模型进行验证，得到的判别正确率为88．67％。该模型评价指标体系简单，实用性强，运行成本低，准确率高，为我国上市公司信用风险评价提供了一种新的有效方法。     

基于主成分、聚类分析对我国各个地区幸福指数的研究

本文采用主成分分析和聚类分析,利用Matlab和Spss软件对我国2011年各地区有关幸福指数的指标进行分析。将相关性指标用同一个主成分表示,然后求取各个地区的综合值,最后利用聚类的方法对这些地区进行聚类,得出结果可以为各地区提供建议,从而提高当地居民的幸福感。