数据挖掘领域中的聚类分析

从算法的角度,阐述了如何在数据挖掘中进行聚类分析,并对典型的聚类方法进行比较分析,以利于人们根据各种聚类分析方法的优缺点和适用的领域,选择出适合特定问题的聚类方法。     

关联规则在学生成绩分析中的应用

对学生成绩数据库进行综合整理,应用动态划分的数据离散化方法,生成了高质量的数据集。采用关联规则对学生成绩进行挖掘,获取了有实际参考价值的规则集合,得到了对教学工作有指导意义的结论。     

模糊聚类分析在农作物新品种鉴定系统中的应用

介绍了模糊数据挖掘技术中的聚类分析方法及其详细分析步骤,并通过实例证明了该方法在农作物新品系鉴定系统中的应用价值。     

聚类分析在高校图书馆读者群体细分中的应用

提取图书馆读者历史借阅数据并经过预处理流程获得读者借阅事务集，建立了基于SPSSClementine的聚类模型，利用聚类分析的方法对读者群体进行细分。以青岛农业大学图书馆读者为例，验证了聚类模型的有效性。聚类结果能够清晰地揭示读者群体的需求结构，了解读者利用文献活跃度，为更好地进行资源优化配置，有针对性地为读者提供个性化服务，实现图书馆的科学化管理提供依据。     

关联规则挖掘算法Apriori在学生成绩分析中的应用

课程自身、课程与课程之间及课程设置与课程成绩之间存在着一定的联系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息.详细介绍了关联规则挖掘算法Apriori在学生成绩分析中的具体应用,给出了挖掘实施的流程图,以实例的方式深入探讨了数据挖掘技术的实现过程.通过关联规则的算法理论,最终得出有实际价值的规则及结论,从而实现...     

聚类分析在李品种谱系分析中的应用

采用聚类分析法,以李花粉纹饰作为主要指标,对黑龙江地区主要栽培的31个李品种进行了聚类分析研究.采用因子分析法,从李花粉的16个主要观测指标中选择了赤道轴平均值等6个指标作为聚类分析的主要指标,其方差贡献率达到了90%以上.然后采用Ward法和Minkovski算法进行聚类,最终得到了部分品种亲本的4个分类结果.通过对...     

聚类分析在卷烟配方中的应用

为研究卷烟配方中叶组配方的等级替代问题,对豫中豫南不同等级烟叶36个样品的常规化学成分及营养元素、烟气成分和感官质量评吸指标进行了聚类分析,利用统计分析软件SPSS11.0提供的方法进行层次聚类法,根据结果确定其在配方中的用途。结果表明,(1)大多数样本的品质指标存在相似性,少数样本则存在较大的差异;(2)属于同一类群样本的品质指标差异较小,属于不同类群样本的品质指标差异较大;(3)进行卷烟配方时,当需要的某一等级原料不足或缺乏时,可根据烟叶质量的相似性,从相同的类群中寻找。     

聚类分析在农业气候区划中的应用

本文应用聚类分析方法进行农业气候区划，取得了与实际相符合的结果。     

聚类分析在农业气候区划中的应用

本文应用聚类分析方法进行农业气候区划，取得了与实际相符合的结果。     

决策树在成绩分析中的应用探讨

对学生成绩属性的特征进行分类是运用数据挖掘中的决策树方法。利用决策树技术分析影响学生成绩的因素。采用基于CLS算法思想和ID3算法思想的改进算法建立决策树。重视并推广决策树技术在教学中的应用,振兴教育事业。     

聚类分析在土地利用分区中的应用

土地利用分区在土地管理及指导土地利用方向上有着重要意义，在土地利用结构、利用方式上，城市郊区有明显的近郊、中郊、远郊之分。郊区如何划定近郊、中郊和远郊，衣业区划成果难以界定。本文运用聚类分析方法，选用土地利用现状调查资料对合肥市郊区进行了土地利用聚类分区，结果与实际相符。     

聚类分析在教学评价中的应用

列举了教学质量评价中的12个指标,利用系统聚类分析原理,以26位教师的数学情况为样本进行了聚类分析,并进行了恰当分类和排序.通过分类和排序,反映了教师间教学质量的差异,得出了教师的各自努力方向.     

模糊聚类分析在土地管理中的应用

我国土地管理工作的全面化、科学化仍在起步阶段,亟待进一步的完善和提高。本文将模糊聚类分析方法引入土地科学领域,为合理地、科学地进行土地管理,提供一些理论依据,并通过实例研究其可行性。     

模糊信息论在聚类分析中的应用

基于模糊信息论给出了新定义的似然函数和模糊交互熵的概念,并对新定义的似然函数和模糊交互熵性质进行研究。通过E′取最大、P取最小确定最优划分,从而得到一种改进的基于模糊信息理论的信息分类方法,为聚类分析增加了一种新的数学方法。     

聚类分析在农业机械化区划中的应用

作者将聚类分析的方法应用于农业机械化区划,并以黄岩县为实例进行验证,取得了较为满意的结果,本方法使分区的依据定量化和数学化,为农业机械化区划提供了更为准确的方法,作者建议采用夹角余弦法,计算各分类对象间相似程度统计量.     

多元统计分析在大学各学科成绩分析中的应用

以华中科技大学文华学院某班级学生某学期的各科成绩为原始数据，运用聚类分析和因子分析，对大学生的主要学科成绩进行统计分析，找到了反映学生能力的个性特征和综合评价方法。首先通过聚类分析，对学生进行分类；其次运用因子分析，找出了影响该专业的主要课程，同时，给出了该专业学生成绩的综合评价模型。最后，将得到的综合评价模型与常用的2种方法进行比较，发现该方法可以弥补仅仅倦靠绩点分排名的不足。实证分析的结果表明，因子分析和聚类分析是分析学生成绩的行之有效的方法。     

模糊聚类分析在土壤分类中的应用

本研究以黑龙江省松花江地区21个土壤样本,根据其不同的理化性状,应用模糊聚类分析方法进行分类,以应用数学方法对土壤的基层分类及土地的数量分级做一探讨。研究结果表明,模糊聚类分析分类与实际情况相符,该分析方法对土壤分类及土地分级是可行的。     

模糊聚类分析在春小麦分类中的应用

通过对2001年种植的21个不同基因型春小麦进行研究，证明了模糊聚类是进行春小麦优良品种分类的较好的方法，通过对6个品质指标（GMP，伯尔辛克值，沉降值，粗蛋白含量，面包体积，湿面筋）模糊聚类可以将本试验的春小麦分为4类，同时对6个品质指标（GMP，伯尔辛克值，沉降值，粗蛋白含量，面包体积，湿面筋）和5个农艺性状指标（株高，穗长，有效分蘖，主穗小穗数，千粒重）联合模糊聚类与品质性状模糊聚类结果相似。     

SAS聚类分析过程在农业试验统计分析中的应用

为帮助农业工作人员利用SAS软件分析农业试验数据,通过对鸢尾花数据的研究,给出了聚类分析程序,通过聚类树形图表示出分类结果;比较各聚类方法,如：AVE,MED,SIN,EML,MCQ与WAR,得出类间距的计算方法,利用统计量的方法比直接观察数据的方法准确。同时对SAS程序的各项参数含义及其可实现的功能作了详细说明。