模糊聚类计算方法的理论分析

分析了聚类分析４种原始数据规格化处理的数据特征，提出最大值规格化与均值规格化，由于能保持不同指标的原分辨力，是较好的方法。将常用的相似性度量方法分为绝对差数、相对差数、比例相似性３种类型。论证了基于模糊等价关系的模糊聚类法就是经典系统聚类的最短距离法，模糊系统聚类仅是一般系统聚类法的特例。     

模糊聚类计算方法的理论分析

分析了聚类分析４种原始数据规格化处理的数据特征,提出最大值规格化与均值规格化,由于能保持不同指标的原分辨力,是较好的方法。将常用的相似性度量方法分为绝对差数、相对差数、比例相似性３种类型。论证了基于模糊等价关系的模糊聚类法就是经典系统聚类的最短距离法,模糊系统聚类仅是一般系统聚类法的特例。     

灰色聚类法在升钟水库水体富营养化评价中的应用

水库水环境是一个灰色系统.将灰色聚类法应用到水库富营养评价中,是为了建立一种比较完善,适合于水库富营养化评价的模型,从而合理地评价库区的水质,为水库的管理提供依据.参照中国湖泊水库富营养化评价标准和水库的富营养化特点,选取评价指标.将富营养化程度分为6个级别,利用灰类白化权函数描述水体富营养化的等级界线,确定各指标在灰类中的聚类权以及聚类系数,确定各聚类对象的等级,在此基础卜建立水库富营养化综合评价模型.以四川的升钟水库为研究对象,采用该水库具代表性监测点2006年的监测数据进行分析.结果表明,升钟水库的监测点中铁鞭电站、果园场、大石桥富营养化程度较重,铁路寺、青岗垭次之,李家坝最轻;该水库富营养化与周边的不合理开发密切相关,尤其是面源污染负荷的加重和网箱养鱼的增加,进一步加重了库区的水体富营养化.因此灰色聚类应用于环境质量评价中是可行的,关键是正确划分灰类白化函数.     

谷子主要分量的模糊聚类

主成分分析是现代数量遗传学中对品种资源分析评价的一种常用方法。因为主成分分析可以将一个多变量互相关联的资料系统转换成一组互相独立的变数,每个主成分包括一部分品种资源的遗传信息,而且其重要性可以按照顺序排列起来,这样可以用前面少数几个主成分值来代表亲本资源的基本情况,从而简化工作量。数量性状属“模糊性状”,用模糊聚类法聚类亲本比用其他聚类法要符合实际情况,所以主成分析和模糊聚类法相结合可得到科学的结论。本研究通过主成分分析选出了10个较好品种,并用模糊聚类法将45个谷子亲本聚为7类,可供谷子育种者参考     

土壤质量监测数据挖掘模型的可视化

在分析平行坐标技术、聚类可视化方法以及土壤质量监测数据自身特点的基础上,发现原有的聚类可视化方法用于土壤数据挖掘结果的不足,提出了平行坐标的聚类表示、等势线的聚类法和空间立方体聚类法的一套可视化模型,用于揭示土壤的污染等级.     

数量分类的加权聚类法

叙述了加权聚类的基本思想与方法，即应用性状多样性理论与计算方法获得各统计性状的聚类权重，应用Ｂ模距离进行加权聚类分析，通过实例证明了加权聚类法对解决数量分类学系统聚类权重不合理，对各公式计算结果不一等问题的有效性。     

11个小麦品种苗期硝酸还原酶活性的测定与系统聚类分析

试验分析了１１个小麦品种（系）苗期硝酸还原酶活性。应用系统聚类中的最短距离法，重心法和类平均法对资料进行了聚类分析，结果表明以重心法和类平均法效果较好，并根据小麦硝酸还原酶活性与品种耐性的相关性，将１１个品种（系）的耐肥性分为三大类型，其中Ｄ０４１为一特殊类型。     

灰色聚类法在湿地水体富营养化评价中的应用

将灰色聚类法应用到湿地水体富营养化评价中，旨在建立起一套比较完善、适合于湿地水体富营养化的评价体系。把湿地水体富营养化程度划分为6个级别，其阚值参照中国湖泊富营养化评价标准和湿地富营养化的特点。利用灰类白化权函数描述水体富营养化分级界限，正确地选择了各参评指标对于各等级的聚类权，在此基础上构建了湿地水体富营养化灰色聚类法综合评判模型。并以扎龙湿地为例进行了实例计算与分析，验证了此模型的准确性、可比性和实用性。     

土壤质量监测数据挖掘模型的可视化

在分析平行坐标技术、聚类可视化方法以及土壤质量监测数据自身特点的基础上,发现原有的聚类可视化方法用于土壤数据挖掘结果的不足,提出了平行坐标的聚类表示、等势线的聚类法和空间立方体聚类法的一套可视化模型,用于揭示土壤的污染等级.     

数据挖掘中聚类初始化方法的优化研究

研究现有的迭代优化聚类的初始化方法:即采样法,距离优化法以及密度估计法,分析它们的优缺点.提出一种新的基于距离的初始化方法,它不需要设定门限,不受数据集的顺序影响,它使得聚类过程有良好的速度和迭代次数,且初始化运算时间较短,对孤立点和噪声有较强的抑制作用,它适用于较大规模数据的聚类初始化.     

抗虫杂交棉品种选育的多元遗传分析及综合评价模型研究

应用因子分析对21份抗虫杂交棉新组合15个主要性状进行了分析。结果表明,前6个公因子的累计贡献率达91.88%,各性状的共同度表现均较高,基本能保持15个性状中绝大部分性状的信息量。若以6个公因子作为综合指标进行聚类分析,可聚为6类,且每一类都表现出明显的特征。通过建立综合评价数学模型,并根据各组合综合评价F值大小及聚类分析结果,决选杂交棉优良组合,可为选育理想的抗虫杂交棉组合提供科学理论依据。     

甘蓝型油菜品种的聚类分析

本研究以品种主成分值间的欧氏距离作聚类统计量,用系统聚类分析中的最长距离法和离差平方和法对来自世界7国的50个甘蓝型油菜品种进行了聚类分析。结果表明:50个品种可明显地分为6个大类,一些大类可以进一步地划分为若干亚类。品种间的遗传差异与其地理起源有密切的关系,来自同一地区的品种一般被聚在同一类中。具有相同血缘的品种也被聚在同一类中。不同的聚类方法和不同的聚类统计量其聚类结果非常一致,符合率达94%。本文还证明了表型水平主成分值之间的欧氏距离等于基因型水平主成分值之间的欧氏距离与观测值之间的欧氏距离。     

草原昆虫群落排序的研究

本文采用主分量分析、系统聚类分析和模糊聚类分析,对巴盟地区不同类型草场昆虫群落进行了排序或聚类,并对不同方法的排序效果进行了比较。结果表明,草场昆虫群落与草场类型及其植被条件有关。主分量分析和系统聚类分析的排序效果优于模糊聚类分析。     

基于混沌PSO和K均值算法的移动用户分类

为了克服经典K-Means算法随机选择初始数据中心而易陷入局部最优解和聚类结果的不确定性问题，提出一种基于粒子群和K-Means算法的改进聚类算法以实现移动用户分类。首先，定义数据对象密度并采用改进的普里姆算法初始化聚类中心，然后，将此聚类中心用于初始化粒子位置，采用混沌粒子群算法寻优获得最优解作为最终的聚类中心，最后，采用经典K-Means算法根据最终聚类中心进行聚类。仿真实验表明文中方法能正确地实现移动用户分类，并具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度，弥补了经典K-Means方法的不足，具有较强的现实意义。     

R型聚类与模糊聚类分析在源解析中的应用

近年来,聚类分析在环境科学研究中的应用越来越多,R型聚类和模糊聚类是2种常用的聚类分析方法。利用这2种方法对龙岩市大气颗粒物源解析工作中的源样品数据进行聚类分析,并对结果进行比较,研究聚类分析方法在源解析工作中的应用问题。结果表明,聚类分析方法在源解析工作中的应用有实际意义,相比较而言,R型聚类方法的聚类过程比较复杂但是结果精细;模糊聚类计算过程简洁但聚类结果相对粗糙。2种方法都可将研究对象分成若干个类别,但是在得到某一特定个数的聚类结果时所对应的相关系数区间取值不一定相同。最后,讨论了聚类分析在源解析工作中应用的意义和前景。     

我国各地农机化发展水平的一种有序样本分类法

基于动态规划思想提出了一种有序样本的分类方法,能够识别子样（分段）间的分点,接问题的需要将整个样本划分成不同子作,使整个分类达到某种目标下的最优。应用于农业机械化发展水平的分类研究,取得了与实际情况一致的效果。     

42个春小麦品种数量性状的聚类分析

定义品种标准化主成分间的欧氏平方距离为遗传距离,采用类平均法对42个地理来源不同的春小麦品种进行了聚类分析.当阈值为9时,供试的42个春小麦品种被划分为5个品种类群.表明品种地理分布对遗传差异有一定的影响,但两者并不存在必然联系.认为春小麦杂交亲本应在遗传距离较大的类群间进行选择.     

利用数量性状构建新疆野苹果核心种质的方法

 【目的】以300份新疆野苹果实生株系为试验材料,根据叶片、花朵和果实等器官15个数量性状的遗传多样性,研究新疆野苹果核心种质构建的方法。【方法】采用逐步聚类法,以30％的取样比例,根据2种遗传距离（欧氏距离和马氏距离）、4种系统聚类方法（类平均法、离差平方和法、最长距离法和最短距离法）和3种取样方法（随机取样法、偏离度取样法和优先取样法）构建24个核心种质,以筛选出的最佳构建策略进一步比较7种不同取样比例（10%、15%、20%、25%、30%、35%和40%）的构建效果以确定最适宜的取样比例。【结果】（1） 在新疆野苹果构建中,采用欧氏距离聚类优于马氏距离。（2） 4种系统聚类方法比较表明,最短距离法优于类平均法、离差平方和法和最长距离法。（3） 3种取样方法比较表明,优先取样法和偏离度取样法都能明显提高核心种质的方差差异百分率、极差符合率和变异系数变化率,均适宜于新疆野苹果核心种质的构建,前者略优于后者。（4）20%是最适宜的取样比例。【结论】以20%的取样比例,采用欧氏距离,利用最短距离法进行逐步聚类,结合优先取样法构建的核心种质最有代表性,是构建新疆野苹果核心种质的最佳方法。     

玉米品种的因子分析和聚类分析

对１６０份湖北省玉米地方品种的２５个农艺性状进行了因子分析，结果表明，前８个公因子对是的累计贡献率达８０．６％。以前８个公因子为综合指标对１６０份玉米品种进行系统聚类，结果聚成了１５大类。     

链格孢属真菌微机鉴定系统的组建和应用

选取在PCA培养基上的36个编码性状,利用系统聚类分析的平均连锁法,建立了以中国的23种链格孢属(Alternaria)、1种单隔孢属(Ulocladium)和1种葡柄霉属(Stemphylium)真菌为基础的电子计算机鉴定系统。用这个系统对多花黑麦草(Lolium multiflorum)上的1个未知菌株(Alternaria sp.1)和苹果(Malus asiatica)上的3个未知菌株(Altermaria sp.2,Alternaria sp.3,Alternaria sp.4)进行鉴定的结果表明,A.sp.2为A.tenuis,A.sp.3为A.tenuissima,A.sp.1和A.sp.4为不同于上述23种链格孢的2个种。证明此鉴定系统具备比较、鉴定性能。