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投影寻踪聚类模型优化方案

时间:2023-07-02 理论教育 版权反馈
【摘要】:,m;n为样本个数,m为因素个数),建立投影寻踪聚类模型的步骤如下:数据无量纲化。由于各因素x0ij的量纲不尽相同或数值范围相差较大,因此在建模之前对数据进行无量纲化处理为其中表示第j个因素的样本最大值。把高维的数据信息通过投影的方法转化到低维空间,不但形象直观,而且便于运用常规的方法进行分析处理。这里选用线性投影,即将高维数据投影到一维线性空间进行研究。因此,将投影指标定义为类间距离与类内密度的乘积。

投影寻踪聚类模型优化方案

并定义zij=ajxij为i样本j指标的投影分量值。

类间距离用样本序列的投影特征值标准差计算

类内密度则通过投影特征值间的两两距离rik=|zi-zk|(k=1,…,n)来计算,并定义

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