函数型数据的分步系统聚类算法

• 作者: 戴晖 王梅南 郭均鹏 高成菊
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 工学
• 关键词: 函数型数据 聚类算法 系统聚类 分步聚类
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 814-820
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

函数型数据能够反映数据的内在规律,利用该特点可以挖掘数据更多的潜在信息.在对传统聚类算法研究的基础上,首次提出将导函数距离引入函数型数据的聚类中,设计了函数型数据的分步系统聚类算法,给出了算法的具体步骤.利用随机模拟对算法的有效性进行了检验,并针对40个国家41年的人均GDP数据进行了实例研究,结果表明,该算法能够对函数型数据进行有效聚类.此外,基于此算法提出了一种函数型数据的数据补齐方法,实例研究结果表明,该预测方法能够对函数型数据进行有效地补齐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭均鹏	天津大学管理与经济学部	63	898	17.0	27.0
2	戴晖	天津大学管理与经济学部	2	6	2.0	2.0
3	高成菊	天津大学管理与经济学部	2	14	2.0	2.0
4	王梅南	天津大学管理与经济学部	1	4	1.0	1.0