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最小码原理在分级式和非分级式多元聚类分析中的应用
1
作者
高琼
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
1991年第4期355-360,共6页
植被数量生态研究中常用的多元聚类法(无论是分级式还是非分级式的)的目的是将一组具有多种属性变量(元)的个体按其属性的相似性和分异规律划分到某些具有代表性的类别。而在类别数的确定问题上,由于缺乏理论上的根据(指数量上的理论),...
植被数量生态研究中常用的多元聚类法(无论是分级式还是非分级式的)的目的是将一组具有多种属性变量(元)的个体按其属性的相似性和分异规律划分到某些具有代表性的类别。而在类别数的确定问题上,由于缺乏理论上的根据(指数量上的理论),往往不可避免地带有主观性和盲目性。笔者以为聚类的类别数或聚类分析的模型结构应取决于原始数据的结构特征。应用计算理论中的最小码原理(The Minimum Description Length Principle),笔者对聚类类别数和模型结构进行了数量上的优化选择,并将这一思想实现在一通用软件包FUZPAK中,实例分析表明优,化结果较能反映原始数据的特征。
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关键词
聚类
优化
模型
最小码原理
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职称材料
题名
最小码原理在分级式和非分级式多元聚类分析中的应用
1
作者
高琼
机构
中国科学院植物研究所
出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
1991年第4期355-360,共6页
基金
国家自然科学基金
文摘
植被数量生态研究中常用的多元聚类法(无论是分级式还是非分级式的)的目的是将一组具有多种属性变量(元)的个体按其属性的相似性和分异规律划分到某些具有代表性的类别。而在类别数的确定问题上,由于缺乏理论上的根据(指数量上的理论),往往不可避免地带有主观性和盲目性。笔者以为聚类的类别数或聚类分析的模型结构应取决于原始数据的结构特征。应用计算理论中的最小码原理(The Minimum Description Length Principle),笔者对聚类类别数和模型结构进行了数量上的优化选择,并将这一思想实现在一通用软件包FUZPAK中,实例分析表明优,化结果较能反映原始数据的特征。
关键词
聚类
优化
模型
最小码原理
Keywords
clustering, models, the minimum description length principle.
分类号
Q141 [生物学—生态学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
最小码原理在分级式和非分级式多元聚类分析中的应用
高琼
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
1991
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