【摘 要】
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提出了一种针对大规模曲线的自动分类方法。该方法通过引入曲线类的相似精度作为算法的终止条件,根据相似精度的阈值将曲线集合自动地划分成若干满足精度要求的曲线类别。与
【机 构】
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复旦大学公共管理博士后流动站,上海WTO事物咨询中心,北京航空航天大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(70521001);国家自然科学基金资助项目(70771004,70371007)
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提出了一种针对大规模曲线的自动分类方法。该方法通过引入曲线类的相似精度作为算法的终止条件,根据相似精度的阈值将曲线集合自动地划分成若干满足精度要求的曲线类别。与传统的曲线聚类分析方法相比,该方法最重要的特点是可以自动确定分类的个数,而无须依赖分析人员主观猜测分类的个数或进行大量的试算。使用这一方法,可以在满足任意事先确定的精度要求下,自动得到曲线聚类的分析结果,因而大大提高了分析效率。
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