基于遗传算法的有序样本聚类及其应用

被引:5
作者
石建辉
机构
[1] 中国人民大学统计学院
关键词
有序样本聚类; 方向数据聚类; 遗传算法;
D O I
10.13546/j.cnki.tjyjc.2010.23.001
中图分类号
O212.2 [抽样理论、频率分布];
学科分类号
摘要
传统的解决有序样本聚类的Fisher最优分割法对计算机存储能力要求较高,不适合由于样本长度较大时的情况。实践中常用的最优二分割法只能求得局部最优解。文章提出了一种基于遗传算法解决有序样本聚类问题的新算法。该算法适用于多种聚类距离,适合于大样本,可以解决方向聚类问题。
引用
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[2]   最优分割法的适用性及一类有序样品的聚类方法 [J].
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应用数学学报, 1987, (02) :138-144
[3]   有序样品的一些聚类方法 [J].
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应用数学学报, 1982, (01) :94-101
[4]  
多元统计分析引论[M]. 科学出版社 , 张尧庭,方开泰著, 1982