利用PCA与层次聚类算法的军事训练数据分析方法

• 作者: 李广强 毕增军 王敏 韩曜权
• 来源期刊: 空军预警学院学报
• 学科: 军事
• 关键词: 军事训练 数据挖掘 主成分分析 层次聚类
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 作战指挥与训练
• 页码范围: 132-136
• 页数: 5页
• 分类号: E919|TP391.4
• 字数: 3343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2018.02.012

摘要

为了更好地科学化、精细化开展军事训练,提出一种对军事训练数据采用数据挖掘手段进行分析的方法.该方法针对军事训练数据量大、科目多、维度高的特点,首先运用主成分分析(PCA)算法进行降维处理,然后基于传统层次聚类算法对训练数据进行分析,最后给出了实验结果.实验结果表明,该方法能有效地根据成绩分布区分训练人员,直观反映出各类训练人员的成绩特点,对军事训练计划制定与实施提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏		17	29	4.0	4.0
2	毕增军		9	29	3.0	5.0
3	李广强		18	32	4.0	4.0
4	韩曜权		2	5	1.0	2.0