【摘 要】
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器材合理分类是建立预测模型的基础,某型舰船仪表器材数据较少、分类指标因素不足,使用传统方法易产生过拟合的问题;提出蒙特卡洛K-means算法,利用样本方差进行器材消耗聚类
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器材合理分类是建立预测模型的基础,某型舰船仪表器材数据较少、分类指标因素不足,使用传统方法易产生过拟合的问题;提出蒙特卡洛K-means算法,利用样本方差进行器材消耗聚类分析;该方法首先利用MC法计算初始聚类中心,参考SBC分类法制定聚类种类数k,通过方差聚类建模来优化仪表器材的分类,最终得到仪表器材的聚类结果;实例计算表明,该方法能够有效改进K-means方法的分类结果,无需考虑其他备件指标因素影响,适用于数据量过小和存在白噪声的模型。
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