【摘 要】
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为了完善系统聚类分析算法理论,使之具有区分数据集非线性集群特征的能力,将核函数理论和系统聚类分析算法有机结合,推导出基于核函数理论的系统聚类分析方法。其基本思路是:
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为了完善系统聚类分析算法理论,使之具有区分数据集非线性集群特征的能力,将核函数理论和系统聚类分析算法有机结合,推导出基于核函数理论的系统聚类分析方法。其基本思路是:把样本从低维观测空间非线性变换至高维像空间,使样本变得线性可分;然后,应用核函数理论"隐式"地实现高维像空间的系统聚类分析。用Pb、Bi、Mo质量浓度作为化探异常的分类依据,对8处化探异常进行分类实验研究,在Pb、Bi、Mo两两组合的二维平面图中,8处化探异常明显地分为(1,3,8),(2,4)和(5,6,7)3个点群,用核系统聚类方法能够很好地区分出这3个点群;而传统系统聚类方法却把8处化探异常错分成(1,3,8,6)和(2,4,5,7)两个类。由此可见,核系统聚类方法的类群区分能力高于传统系统聚类方法。
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