【摘 要】
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针对传统聚类分析中,指标权重一般由专家直接给出,然后再在此基础上进行聚类分析的不足,提出了一种基于部分样本类别判定的聚类分析方法.首先对部分样本进行类别归属判定,然
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70472032）.
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针对传统聚类分析中,指标权重一般由专家直接给出,然后再在此基础上进行聚类分析的不足,提出了一种基于部分样本类别判定的聚类分析方法.首先对部分样本进行类别归属判定,然后利用类内聚类样本之间的距离应尽可能小的原理建立规划模型,通过＂反推＂的方式诱导出合理的权重信息,再据此进行样本聚类.该方法主要用于解决聚类样本较多,且聚类样本的指标权重难以显性确定情况下的聚类分析问题.最后给出的一个算例验证了所提方法的有效性.
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