基于一维数据逐段均匀条件下的参考分布研究

摘要：

聚类分析中一个重要的问题是估计聚类数,GS方法通过参考分布对聚类数进行合理的估计,解决了其他聚类方法无法对应分为一类的数据进行分类的问题,具有更好的分类效果;目前已通过理论证明得出,在分布为对数凹且一维情况下,GS方法的参考分布为均匀分布,而有关其在其他条件下的参考分布研究较少;针对这一情况,提出解决一维且逐段均匀条件下GS方法的参考分布问题,以类内平方和为评价标准,通过拉格朗日乘数法求解与问题等价的优化问题,理论证出条件下总体均匀分布是类内平方和最大的情况,进而得出对于一维数据,逐段均匀条件下的参考分布仍为均匀分布的结论.

关键词：GS方法、k-means算法、均匀分布

所属期刊栏目：36

分类号：O171(数学分析)

资助基金：国家自然科学基金61773014

在线出版日期：2019-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-75