【摘 要】
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本文考虑了变量权重和样本类别的影响,建立了马氏距离聚类过程中评估协方差矩阵的迭代法。以Fisher的iris数据为样本,运用欧氏距离一般聚类、主成分聚类、改进前后的马氏距离
【机 构】
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南京信息工程大学数理学院; 南京信息工程大学大气物理学院; 南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(40537034);江苏省研究生培养创新工程(CX10B_295Z)
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本文考虑了变量权重和样本类别的影响,建立了马氏距离聚类过程中评估协方差矩阵的迭代法。以Fisher的iris数据为样本,运用欧氏距离一般聚类、主成分聚类、改进前后的马氏距离聚类方法,进行实证分析和比较,结果表明本文所提出的新方法准确率至少提高了6.63%。最后,运用该方法对35个国家的相关指标数据进行聚类分析,确定了各国的卫生保健状况等级。
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