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摘要:
经典的聚类分析方法在统计时需要事先设置参数,而在没有先验知识情况下,确定这些参数是比较困难的.为此,提出了一种全新的灰聚类分析方法并完整地定义了其数学模型.该方法不再受样本输入次序的限制,也不需要事先确定参数.通过仿真实验证明,该方法具有较强的抗噪音能力,能有效地避免人为因素对聚类结果的影响,能使聚类结果更客观、准确.将该方法运用于股票数据分析中的实验结果表明,该分析结果能为投资者提供一定价值的决策意见,具有一定的实用价值.
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文献信息
篇名 灰聚类分析及其应用研究
来源期刊 吉林大学学报(信息科学版) 学科 工学
关键词 灰色系统 灰聚类方法 数据挖掘
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 412-417
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 3046字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-5896.2007.04.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林和平 东北师范大学计算机学院 67 376 10.0 16.0
2 曹志胜 东北师范大学计算机学院 6 23 3.0 4.0
3 刘丁慧 东北师范大学计算机学院 8 51 3.0 7.0
4 姜春燕 东北师范大学计算机学院 11 25 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
灰色系统
灰聚类方法
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(信息科学版)
双月刊
1671-5896
22-1344/TN
大16开
长春市南湖大路5372号
1983
chi
出版文献量(篇)
2333
总下载数(次)
2
总被引数(次)
16807
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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