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一种新的聚类分析方法——自然聚类法
  • ISSN号:1000-0577
  • 期刊名称:《系统科学与数学》
  • 时间:0
  • 分类:O159[理学—数学;理学—基础数学]
  • 作者机构:[1]重庆工商大学数学与统计学院,重庆400067, [2]北京工业大学应用数理学院,北京100124
  • 相关基金:国家自然科学基金(11301569),重庆市基础与前沿研究计划(cstc2015jcyjA00023),重庆市教委科学技术研究(KJ1500614),高等学校博士学科点专项科研基金(20131103120027)资助课题.
中文摘要:

确定分类数成为聚类分析中的主要问题之一.针对该问题,文章提出了一种新的聚类分析方法即自然聚类法.首先,给出了一个新的类的定义.按该定义聚类,类和类的个数是确定的.相应地,设计了自然聚类的算法.最后通过模拟研究和两个实例分析了所提出方法的有效性.

英文摘要:

How to determine the number of clusters is one of the critical problems in cluster analysis. To solve this problem, a new method of cluster analysis, natural clustering, is presented. Firstly, the clusters and the number of clusters can be obtained easily by introducing a new definition of cluster. Secondly, the natural clustering algorithm according to the definition is designed. Finally, simulation studies and two examples are constructed to illustrate the effectiveness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《系统科学与数学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:张纪峰
  • 地址:北京中关村中国科学院系统科学研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jssms@iss.ac.cn
  • 电话:010-62555263
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0577
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2019/O1
  • 邮发代号:2-563
  • 获奖情况:
  • 1997年数学类期刊影响因子第三名,2000年获中科院优秀期刊三等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6798