基于Hausdorff距离的区间数据的系统聚类分析

摘要：

基于Hausdorff距离用于定义两个紧集之间距离的考虑,将区间数视为一个紧集,定义了区间数之间的距离,并研究了区间向量的距离,从而得到聚类分析中两个样品间的距离.进一步定义了两个类之间的Hausdorff距离.为消除量纲对聚类结果的影响,研究了区间数据的标准化.基于此,给出了区间数据系统聚类算法.采用随机模拟的方法,对文中方法进行有效性评价,结论表明,Hausdorff距离法的聚类有效性在所有设计的实验条件下都要优于传统的欧式距离法.最后,基于符号数据分析的思想构造区间数据,给出了对多种动物群体按其身高、体重等生理特征进行聚类分析的算例.

关键词：区间数、聚类分析、Hausdorff距离

所属期刊栏目：33

分类号：O212.4(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金青年基金资助项目70701026,71271147.

在线出版日期：2014-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：634-641