基于有序聚类分析的高速公路路段长度划分研究

提出了基于F isher有序聚类分析的高速公路路段长度划分方法,以事故数沿每公里的空间分布为聚类指标进行路段长度划分,通过实例验证,一方面发现按照F isher有序聚类分析方法划分路段的结果能够使得分段后的事故频数很好地服从一定的概率分布,有益于模型的构建;另一方面,应用该方法分段能够很好地考虑事故的发生水平,把事故水平相近的邻近路段划分到同一研究样本内,有助于准确地量化影响因素的作用,在样本量不是特别大的情况下,能够突出两者之间的关系.

有序聚类分析在云南下奥陶统汤池组分解中的应用

有序聚类分析是一种对野外宏观岩石地层划分行之有效的补充和辅助研究方法。基于区域地质调查中获得的岩石光谱分析数据,采用有序样品多变量最优分割法,对云南寻甸槽房地区前人所划下奥陶统汤池组进行了化学地层划分应用研究,得到的地球化学界面与野外岩石地层划分界面高度吻合,将其分解为寒武系苗岭统西王庙组至下石炭统万寿山组7个组级地层单位。

光皮桦苗高生长期划分有序样本聚类分析

以光皮桦苗高月净生长量为样本 ,采用有序样本聚类分析将光皮桦苗高生长过程划分为 4个时期 ,出苗期为 5月 1 0日～ 5月 31日 ,幼苗期为 6月 1日～ 7月 31日 ,苗高速生期为 8月 1日～9月 30日 ,苗木生长后期为 1 0月 1日～ 1 2月 31日 .苗高速生期时间推迟到 8～ 9月 ,原因是由于当年 5月上旬播种 ,播种时间推迟 ,速生期苗高生长量占苗木全年总生长量的 5 1 .87% .提出了各期的关键育苗措施 .保证苗高速生期有充足的水肥条件 。

全二维气相色谱-飞行时间质谱结合聚类分析与Fisher判别分析对铁观音品质等级的评价研究

采用丙酮超声萃取铁观音样品,以全二维气相色谱-飞行时间质谱分析丙酮提取物。经筛选,在24份不同产季与等级的铁观音中获得68种共有组分,并结合质谱数据库、保留指数与结构谱图等进行了初步鉴定。在此基础上以基于Ward法的聚类分析将所有样品分为3个类别,获得了与感官审评基本相似的结果。通过逐步判别获得5种对分类结果有显著影响的组分,以此为变量通过Fisher判别法建立了4个判别函数,其对样品等级分类的结果与感官审评结果的符合率达到95.8%。证实了通过分析茶叶生化成分进行品质评判的可能。

我国火灾情况的有序样品聚类分析

目的 揭示我国火灾发生的客观规律。方法 对我国建国5 4年的火灾资料进行有序样品聚类分析和描述性统计分析。结果 根据有序样品聚类分析的结果,可将我国的火灾发生情况分为5个阶段,每一阶段的火灾特点受到社会经济因素的影响。总体上火灾形势是随着经济发展趋于严重。结论 我国目前处于经济快速增长期,火灾形势严峻,针对危险因素积极预防和控制火灾十分必要。

有序样本聚类分析在黄花槐苗高生长期划分中的应用

以苗高净生长量为样本,采用有序样本聚类法,分析一年生黄花槐扦插苗的生长规律,并将其划分为4个阶段,其成活期为3月16日至5月3日,生长前期为5月4日至6月13日,速生期为6月14日至8月31日,生长后期为9月1日至9月21日。其中,只占全年生长期1/4的速生期,其净生长量占全年总生长量的79.33%,所以要加强速生期苗木的水肥管理。

面板数据的有序聚类分析及其应用--以全球气候变化聚类分析为例

面板数据的有序聚类分析是多元统计分析的新兴研究领域。借鉴多元统计学中主成分分析方法对面板数据在时间变量上进行降维处理,把变异信息的损失降低到最小,较为准确地反映了样本在各时间段内的整体变化水平;采用费希尔最优求解算法对主成分得分进行有序聚类,为研究有序面板数据的亲疏关系提供一些思路;对全球气候变化进行聚类分析,分析五十年来全球及区域气候变化特点,与国外研究结论对比,显示出良好的应用性。

有序聚类分析法的改进及其在水文序列突变点识别中的应用

有序聚类分析法是水文学中识别突变点的有效方法,但该法只考虑了同类之间的离差较小原则,忽略了类与类之间的离差较大原则。基于此,提出了改进的有序聚类分析法,改进法同时考虑了同类之间的离差较小和类类间的离差较大原则。将改进的有序聚类分析法应用于年平均流量序列突变点识别中,并与传统有序聚类分析法进行对比分析,研究结果表明,改进的有序聚类分析法原理明确,识别突变点更加有效。

有序样品聚类分析在山楂果实生长趋势研究中的应用

有序样品聚类分析在山楂果实生长趋势研究中的应用佟立伟，李淑芬，孙晓杰（沈阳农业大学，沈阳１１０１６１）ＴｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＳｅｑｕｅｎｔｉａｌＳｐｅｃｉｍｅｎＰｏｌｙ—ａｎａｌｙｓｉｓｉｎｔｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＨａｗｔｈｏｍＧｒｏｗｔ...

使用有序样品聚类分析法划分东南沿海地震活跃幕

在对东南沿海地震带空间分布的边界重新做界定的基础上,对该带二十世纪以来地震活跃幕的分段进行了探讨。主要使用了有序样品聚类分析中的离差平方和法、最优分割法,再结合地震学应变能释放水平进行划分。并以离差平方和法中的误差函数的参数变化为标准对划分的结果进行了判定及F值检验,认为该带划分成四个活跃幕较为合理。

有序样品聚类分析方法在花开左组划分中的应用

本文根据云南云龙县凤代中侏罗统花开左组(J2h)剖面上系统获得的地球化学分析数据,采用多变量最优分割法,对花开左组进行了化学地层划分的应用研究,发现了该地层地球化学元素特征显著变化面,找到沉积环境变化层位,从而为岩石地层划分提供辅助依据。取得了与野外岩石地层观察情况较为一致的结果,为组级以下地层单位的划分以及沉积环境的解释提供辅助和补充资料。

数据挖掘中有序资料间距差异的量化与聚类分析

本文针对数据挖掘中的多分类有序资料,提出了用秩分析的方法对其间距差异作出界定。在秩分析的基础上,将有序定性资料定量化,并用于聚类分析。最后,利用该方法对大学生隐性教育调查资料进行了剖析。

商业银行区域风险评级研究——基于聚类分析和多元有序Probit模型

从外部监管要求还是商业银行内部管理的需要来看,区域风险评级都具有重要的现实意义。本文从区域风险评级的定义出发,介绍了区域评级的模型构建思路和方法,采用我国31个省级行政区域的相关宏观数据,给出了具体的实证分析结果。基于区域评级模型的量化结果,本文最后从等级划分、客户评级及组合管理层面提出了应用建议。

有序聚类分析及周期图法在猩红热流行周期中的应用研究

目的探讨合肥市猩红热的流行周期,为猩红热发病预测和早期预警提供理论基础。方法合肥市疾病预防控制中心提供1985-2003年猩红热病例资料的监测数据及2004-2008年网络直报监测数据。使用有序聚类分析对猩红热发病阶段划分类别,使用周期图法提取潜在周期并建立相应的周期函数拟合发病率资料。结果 1985-2008年合肥市共有1996名猩红热病例,年平均发病率为1.9620/10万。24年猩红热发病率波动总体可按有序聚类分为低-高-低-高4个阶段,分别为1985-1988年,1989-1997年,1998-2003年,2004-2008年。其中前3阶段总和为19年,与周期图法检测出猩红热发病率序列存在的第一隐含周期T_1=19相同,此外序列还包含第二隐含周期T_2=5。结论有序聚类分析和周期图法可以运用于猩红热流行周期的识别和提取。

基于隐变量的有限混合模型对有序数据的Bayes聚类分析

本文基于隐变量的有限混合模型,提出了一种用于有序数据的Bayes聚类方法.我们采用EM算法获得模型参数的估计,用BIC准则确定类数,用类似于Bayes判别的方法对各观测分类.模拟研究结果表明。本文提出的方法有较好的聚类效果,对于中等规模的数据集,计算量是可以接受的.

中国证券市场阶段划分的有序聚类分析

本文利用2002～2010年中国证券市场市场不确定性、股票错误定价和盈余管理数据,使用有序聚类分析方法对证券市场进行了两阶段划分。阶段划分结果表明2002～2006年为"平静时期",而2007～2010年为"动荡时期"。平静时期,股票错误定价主要由信息不对称下的企业盈余管理引起,因而宜用信息不对称理论进行解释;动荡时期,股票错误定价主要反映了投资者的非理性,宜用行为财务理论进行解释。

上证指数的有序聚类分析

本文利用多元统计分析的聚类分析法对2007年的上证指数A股的最低综合股价指数进行实证分析;根据金融时间序列的顺序关系进行有序聚类分析,将2007年的上证指数A股的最低综合股价指数进行实证分析,并认为分为2类或3类较好.

群落有序样本的一种聚类分析方法

目前,适用于群落聚类分析有序样本的聚类方法主要是“最优分割法”。本文提出了一种新的适用于群落有序样本的聚类方法，该法较最优分割法计算简便。

福建柏苗高生长期划分的有序样本聚类分析

以福建柏苗高15d净生长量为样本，采用有序样本聚类分析方法，将福建柏苗高生长过程划分为5个时期：出苗期为3月1～30日，幼苗期为4月1日～5月30日，速生前期为6月1～15日，速生期为6月16日～9月30日，生长后期为10月1日～12月30日。速生前期和速生期的净生长量只占全年总生长量的28．5％，而幼苗期、生长后期的净生长量分别占全年总生长量的30．0％、34．9％。因此结合福建柏的生理特性提出幼苗期、生长后期的管理措施，为培育福建柏优质壮苗提供依据。

有序样品的聚类分析

介绍了最优分割法及其在气象业务中的应用