改进模糊聚类算法在浙江旱栽优势作物核心种质研究中的应用

摘要：

模糊聚类分析已被广泛应用在气象预报、地质、模式识别、数据挖掘等方面.文章将模糊聚类分析应用于作物核心种质构建过程中,并对传统的模糊聚类算法进行了改进,在相似系数和距离系数的基础上,提出了一种既能考虑到样本之间的值贴近程度,又能考虑到样本之间的形贴近程度的改进系数--相似度,用相似度矩阵替代传统的相似矩阵,使模糊聚类分析模型能够更符合构建作物核心种质的需要.

关键词：模糊聚类、核心种质、相似度

所属期刊栏目：21

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-07-22（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：194-197