基于案例学习的多层次聚类指标客观权重极大熵挖掘模型

摘要：

本文针对待聚类对象的多层次聚类指标权重配置问题进行了研究.首先运用向量空间模型将聚类对象表征为包含多个层次聚类属性指标的特征空间向量并基于余弦距离测算底层属性指标的相似程度,然后根据聚类指标的层次结构以及相应各层指标的权重系数综合测算对象之间的相似程度,最后根据历史聚类案例中相同类别对象之间相似度较大,不同类别对象之间相似度较小等特点,构建了基于案例学习的多层次聚类指标客观权重极大熵挖掘模型.通过案例分析以及与其他方法的比较研究,证明了本模型的可行性与有效性,为多层次聚类指标客观赋权问题提供了一种新的研究思路.

关键词：案例学习、特征空间向量、极大熵、权重挖掘

所属期刊栏目：27

分类号：C934(管理学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71671091,71701098,71801127;国家社科基金项目军事类项目16GJ003-018;江苏省自然科学基金资助项目BK20160940

在线出版日期：2019-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：197-204