在有序聚類分析方法的研究中,針對(duì)原有方法中對(duì)時(shí)序的趨勢(shì)性特征體現(xiàn)不夠和一些趨勢(shì)性特征方法計(jì)算復(fù)雜度較高的問(wèn)題,對(duì)類的直徑度量進(jìn)行了改進(jìn),在類的直徑度量中,提出了基于斜率滑動(dòng)均值的有序聚類方法:首先對(duì)有序樣本中的鄰近點(diǎn)計(jì)算相互之間的斜率,對(duì)新的斜率序列進(jìn)行滑動(dòng)平均,將之結(jié)果定義為類的直徑,最終實(shí)現(xiàn)趨勢(shì)性度量的有序聚類。模擬與實(shí)證結(jié)果顯示,考慮了趨勢(shì)性度量的有序聚類方法,對(duì)波動(dòng)性序列的趨勢(shì)性具有更好的分辨能力,且降低了計(jì)算的復(fù)雜程度,能夠提高有序樣本聚類的準(zhǔn)確性。

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【部分圖文】：

圖1單調(diào)上升序列折線圖

首先,考慮在單調(diào)性數(shù)據(jù)上的模擬。需要生成具有五組不同斜率的時(shí)序數(shù)據(jù)的遞增序列,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具體為:第一組為1～21、等差為1的序列;第二組為23～41、等差為2的序列;第三組為44～71、等差為3的序列;第四組為72～81、等差為1的序列;第五組為83～99、等差為2的序列。一共為6....

圖2單調(diào)上升序列聚類結(jié)果圖

進(jìn)一步通過(guò)圖2的圖像比較可以看到,原始方法在斜率出現(xiàn)變化時(shí)會(huì)出現(xiàn)誤判的情況,不能在趨勢(shì)上完成正確的聚類。而改進(jìn)后的方法則完全將上升速度相同的時(shí)間點(diǎn)聚為了一類,體現(xiàn)了改進(jìn)方法的優(yōu)越性。(二)波動(dòng)性數(shù)據(jù)

圖3波動(dòng)上升序列折線圖

其次,考慮在時(shí)序中比較常見(jiàn)的波動(dòng)性數(shù)據(jù),即存在一些周期性特征的時(shí)序數(shù)據(jù),生成具有五組不同斜率的時(shí)序數(shù)據(jù)的遞增序列。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為:第一組為1～10、等差為1的序列;第二組為9.5～5、等差為0.5的序列;第三組為7～25、等差為2的序列;第四組為25～16、等差為1的序列;第五組為1....

圖4波動(dòng)上升序列聚類結(jié)果圖

進(jìn)一步通過(guò)圖4的圖像比較可以看到,原始方法在轉(zhuǎn)折點(diǎn)處進(jìn)行聚類,由轉(zhuǎn)折點(diǎn)向兩側(cè)分布,不能在趨勢(shì)上完成正確的聚類。而改進(jìn)后的方法則可以將同樣上升或下降速度的點(diǎn)聚為一類,更加能夠體現(xiàn)序列的趨勢(shì)變化。四、實(shí)證分析

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