【摘 要】
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讨论了K-means聚类分析在人体体型分类应用时分类数的确定方法和迭代收敛两个重要问题.参考GB/T 1335—2008,以219名青年女性人体数据为检验样本,以胸腰差为实例进行论证.结
【基金项目】
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上海市浦江人才计划资助项目(PJ201000288);中央高校基本科研业务费基金资助项目(2232012D3-39)
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讨论了K-means聚类分析在人体体型分类应用时分类数的确定方法和迭代收敛两个重要问题.参考GB/T 1335—2008,以219名青年女性人体数据为检验样本,以胸腰差为实例进行论证.结果表明:采用基于系统聚类的距离评价函数法,样本最佳分类数为7类,如限制分类数为3~5时,则最优分类数为4;抽取容量分别为219和100的两组样本进行不同迭代次数的聚类分析,发现聚类收敛所需的迭代次数受数据离散程度影响,采用SPSS软件进行聚类分析时应该设定较大的迭代次数以确保聚类收敛.
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