在有序聚類分析方法的研究中,針對原有方法中對時序的趨勢性特征體現(xiàn)不夠和一些趨勢性特征方法計算復雜度較高的問題,對類的直徑度量進行了改進,在類的直徑度量中,提出了基于斜率滑動均值的有序聚類方法:首先對有序樣本中的鄰近點計算相互之間的斜率,對新的斜率序列進行滑動平均,將之結果定義為類的直徑,最終實現(xiàn)趨勢性度量的有序聚類。模擬與實證結果顯示,考慮了趨勢性度量的有序聚類方法,對波動性序列的趨勢性具有更好的分辨能力,且降低了計算的復雜程度,能夠提高有序樣本聚類的準確性。

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【部分圖文】：

圖1單調上升序列折線圖

首先,考慮在單調性數(shù)據(jù)上的模擬。需要生成具有五組不同斜率的時序數(shù)據(jù)的遞增序列,實驗數(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單調上升序列聚類結果圖

進一步通過圖2的圖像比較可以看到,原始方法在斜率出現(xiàn)變化時會出現(xiàn)誤判的情況,不能在趨勢上完成正確的聚類。而改進后的方法則完全將上升速度相同的時間點聚為了一類,體現(xiàn)了改進方法的優(yōu)越性。(二)波動性數(shù)據(jù)

圖3波動上升序列折線圖

其次,考慮在時序中比較常見的波動性數(shù)據(jù),即存在一些周期性特征的時序數(shù)據(jù),生成具有五組不同斜率的時序數(shù)據(jù)的遞增序列。實驗數(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波動上升序列聚類結果圖

進一步通過圖4的圖像比較可以看到,原始方法在轉折點處進行聚類,由轉折點向兩側分布,不能在趨勢上完成正確的聚類。而改進后的方法則可以將同樣上升或下降速度的點聚為一類,更加能夠體現(xiàn)序列的趨勢變化。四、實證分析

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