山海关林场灌丛的聚类与排序

本文应用模糊聚类分析和主成分分析的方法对山海关林场的灌丛进行分类。经过分析和比较,划分出11个群系,17个群丛组。     

怀柔山区灌丛群落的排序

运用主分量分析(PCA)排序法对北京怀柔山区的暖温带灌丛群落进行了群系和群丛两个等级上的间接排序,降维效果较好.前三维占有信息量可达70%左右.灌丛的排序直观地反映了各样方之间的生态学距离,以及群落的连续性和间断性,并间接地反映了灌丛各类型的分布格局与其所处生境中坡向和水肥因子密切相关.主分量排序对灌丛样方具有一定的辅助分类作用,特别是对群丛的辅助分类效果更为明显.通过主分量分析,确定了对前三个主分量影响作用最大的种类.研究表明了主分量分析排序方法在灌丛研究中有良好的适用性.     

基于聚类和用户点击的在线多样化排序算法

在互联网信息检索中,多样化排序方法力求在排序结果列表靠前的位置为用户提供多样的结果文档.文中提出一种基于聚类和用户点击的在线多样化排序算法CRBA,通过结合文档的相似性以及用户的点击反馈,在与用户的不断交互中为用户提供多样化的排序结果.该算法将在线和离线的思想进行融合,既可以利用主题聚类的优点,根据主题对候选文档集合进...     

一种考虑服务网络聚类的服务排序算法

针对当前服务排序中存在的服务选择效率低的问题,提出一种考虑服务网络聚类的服务排序算法.用异构服务网络描述服务与上下文环境中服务提供者和服务消费者的关系.在异构网络分析的基础上同时进行服务聚类和排序,从而实现服务按潜在分类的排序.实验证明,所提出的方法具有一定的可行性和较高的准确度.     

考虑加权排序的分类数据聚类算法

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高.     

对层次聚类算法的改进

介绍了层次聚类算法的基本思想,在原算法的基础上,通过对类间距离进行预排序从而避免合并类时重新计算类间距离,该算法降低了计算的复杂度．实验表明,改进后的算法在与原算法聚类效果相同的情况下运行速度明显提高．     

一种基于灰色聚类和模糊聚类的集成方法

根据灰色聚类,模糊聚类,关联系数原理,提出一种新的综合集成方法,利用灰色关联系数将灰色聚类与模糊聚类集成,使聚类结果不仅反映了各聚类对象所属灰类的信息,还有效显化了各个对象间的相互关系的信息.     

基于随机抽样和聚类特征的聚类算法

在分析BIRCH算法不足的基础上，提出了一种基于随机抽样和聚类特征的聚类算法(CLAP)，该算法采用随机抽样技术，从数据库中抽取一部分数据进行聚类的预处理过程，这样大大降低了运行时间，CLAP通过设立索引树的叶节点的直径和聚类直径，提高了聚类的精度，并采用全局搜索和局部搜索相结合的方式，消除了输入顺序对聚类质量的影响．测试结果表明，CLAP算法不仅提高了聚类速度，而且改善了聚类质量。     

基于山峰聚类的聚类上限确定方法

文章提出了一种基于山峰聚类的聚类上限检测方法,依靠山峰聚类确定聚类数目的上限,仿真试验表明,这种方法能将聚类上限确定在一个合理的范围之内,从而加快聚类的效率.     

基于聚类中心分离的模糊聚类模型

在模糊C-均值聚类（FCM）目标函数的基础上按聚类中心分离原则增加一个聚类中心分离项来扩展FCM算法,提出基于聚类中心分离的模糊聚类模型(FCM_CCS)。该模型可使聚类过程中的聚类中心之间距离扩大,从而得到更好的聚类效果。由于该模型和FCM一样对噪声敏感我们提出它的可能性聚类模型(PCM_CCS),最后进一步扩展成它的可能性模糊聚类模型(PFCM_CCS)。基于聚类中心分离的可能性模糊聚类模型在处理噪声数据和克服一致性聚类问题方面表现出良好的性能。对数据集的测试实验结果表明了提出的PFCM_CCS能同时产生模糊隶属度和典型值,使聚类中心间距扩大,同时具有更好的聚类准确率。     

中国外来入侵植物区系成分的聚类分析和排序

外来入侵植物区系的研究对外来入侵植物的防控具有重要理论意义和现实意义.利用大尺度的外来入侵植物分布数据和区系信息,采用聚类分析和多因子排序的方法探讨影响中国外来入侵植物区系成分构成空间分异格局的主要因子.结果表明,中国外来入侵植物区系总体构成以热带区系成分为主,其次为温带区系成分和世界分布成分.按照各研究单元内外来入侵植物的区系组成,聚类分析将研究区域划分为三个地区,即低纬度的南部地区,中纬度的中部地区和高纬度、高海拔地区.其中,低纬度南部地区的外来入侵植物区系组成以热带区系为主,而高纬度、高海拔地区的区系构成以温带区系成分为主.基于地理因子的多因子排序表明,在纬度梯度上区系成分的空间分异最为明显,其次为海拔梯度和经度梯度;基于气候因子的多因子排序表明,影响区系成分空间分异最强烈的气候因子为1月均温,其次为无霜期和年降水量.     

香港岛森林群落的数量分析——模糊聚类、相互平均排序与R型主分量分析

应用模糊聚类、相互平均排序及R型主分量分析,对香港岛13个森林群落及其组成物种进一步研究的结果表明:模糊聚类是一种可行的数值分类方法;二维的相互平均排序能很好地反映各森林群落间的相互关系,以及各物种在森林群落中的分布关系;R型主分量分析则能直观地表明香港岛森林群落中优势种与伴生种之间的相互关系.     

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 .     

太行山阜平县龙泉关人工刺槐林群落与次生灌草丛群落的比较

研究了人工刺槐林群落与灌草丛群落的种类组成、生活型谱、垂直结构、生态优势度和均匀度指数.人工刺槐林群落垂直结构复杂 ,物种数目增加 ,生活型谱更接近典型的暖温带落叶阔叶林群落类型 ,灌木层的物种多样性指数、均匀度指数较灌草丛群落的灌木层低 ,生态优势度较高 ;林下草本层与灌木层相比其生物多样性指数、均匀度指数和生态优势度指数均较高.这表明人工刺槐林群落对灌草丛群落有明显的改造作用.     

我国植被数量分类和排序研究进展

植被数量分类和排序是现代植被研究的重要手段。在过去的２０多年中,我国植被数量分类和排序不仅在应用领域有了很大发展,而且在新方法的探索中,也取得了长足的进步。本主要论及我国植被数量分类和排序的研究概况,着重评述近年来出现的新方法及其应用,并对我国植被数量分类和排序的发展前景及目前所存在的问题进行了分析。     

雅江格西沟自然保护区植被数量分类与排序

根据群落调查的结果,对雅江格西沟自然保护区森林群落、灌木群落和草本群落分别进行了双向种指示法(TWINSPAN)分类和除趋势对应分析(DCA)排序,结合实际将保护区植被分为21个类型.利用DCA排序探讨了群落分布与环境因子的关系,发现水份是影响保护区群落分布最主要的因素.不同海拔梯度的植被组成各异,表现出明显的垂直地带性.坡向对群落分布影响较大,同海拔阴坡、阳坡植被差异较大,表现出几种群落类型的镶嵌分布.     

湖南省大中学生体育消费需求的比较研究

以问卷调查获得数据为主要依据，对湖南省大中学生体育消费需求及影响因素进行了归纳、分析和研究，揭示了大中学生体育消费需求的特点及趋势，为体育产业开发与经营者的科学决策提供依据。     

浙江泰顺乌岩岭常绿阔叶林的数量分类和排序

本文利用当前国际上比较先进的双向指示一种分析（ＴＷＩＮＳＰＡＮ）和无趋势对应分析（ＤＣＡ）多元等级分划分类和排序方法，运用群落内乔木层树种的重要值，对浙江泰顺乌岩岭常绿阔叶林进行了数量分类和排序，将７个样地划分为三组。其排序图较好反映了群落沿海拔高度和湿度梯度的分布格局。说明ＴＷＩＮＳＰＡＮ和ＤＣＡ对中国亚热带常绿阔叶林的数量分类和排序是有效的。     

全国各地区农民家庭收支的聚类与判别分析

本文引用某年全国各地区农民家庭收支的抽样调查资料,运用SPSS统计软件中的聚类分析和判别分析对这些原始数据进行分类处理,旨在研究全国各地区农民家庭收支的分布规律,对此进行简要讨论。     

南充市近郊退化灌丛草坡群落的数量分类

利用４种计算距离系数的方法,通过聚类分析,将南充市近郊退化灌丛草坡群落划分为７个群丛．结果表明,ＲＥＤ和ＢＣ距离系数通过聚类分析所得结果较符合实际．在作树状聚合图时,为便于直观分析且在图中不出现交叉,采用了Ｃ对策处理