定性數(shù)據(jù)的聚類方法及其應用探析.pdf

1、“物以類聚，人以群分”，對事物進行分類，是人們認識事物的出發(fā)點，也是人們認識世界的一種重要方法，因此，分類學已成為人們認識世界的一門基礎科學。隨著多元統(tǒng)計分析的不斷發(fā)展和完善，從數(shù)值分類學中逐漸分離出了聚類分析方法，其理論和應用都得到了迅速的發(fā)展。 聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中重要而活躍的一個研究領域，無論是計算機領域，還是在統(tǒng)計分析領域，聚類分析都是數(shù)據(jù)預處理的有力工具，都形成了不同種類的聚類方法，如系統(tǒng)聚類法、K均值聚類法、PAM算

2、法、BRICH算法等等。 從目前的聚類方法看，大多數(shù)的方法都是基于數(shù)據(jù)間的距離和相似度來進行分析的，這要求所分析的數(shù)據(jù)必須是可以測度的，必須是定量的數(shù)據(jù)，但是隨著計算機和電子信息技術的不斷發(fā)展以及Internet和各種局域網的廣泛普及，人們獲得的數(shù)據(jù)正在以前所未有的速度急劇增加，這其中就包含了大量的定性數(shù)據(jù)，這使得傳統(tǒng)的聚類方法無法有效地處理定性數(shù)據(jù)?；诖?，本文分別從粗糙集分析、邏輯運算分析、秩分析和列聯(lián)表分析等四個角度深入探

3、討并闡述了定性數(shù)據(jù)的聚類方法及其基本思想。 文章的第一章首先簡要闡述了聚類分析的基本概念和常用的聚類分析方法，并綜述了國內外對定性數(shù)據(jù)聚類方法這一領域的研究成果，并概括地提出了本文的研究框架和研究內容。 本文在第二章中首先從粗糙集的角度探討了定性數(shù)據(jù)的聚類問題，利用粗糙集分析中屬性重要性的概念，提出了基于屬性重要性的定性數(shù)據(jù)聚類方法。 在對邏輯運算這個概念進行剖析時，發(fā)現(xiàn)它與定性數(shù)據(jù)聚類問題有著很好的切入點，因此

4、，本文在第三章中把邏輯運算引入定性數(shù)據(jù)的聚類分析中，提出了基于邏輯運算的定性數(shù)據(jù)聚類方法。 接著，本文從將定性數(shù)據(jù)量化的角度進一步地分析定性數(shù)據(jù)的聚類問題。在第四章中把秩分析引入到問題的研究中，提出了基于秩分析的定性數(shù)據(jù)聚類方法。 列聯(lián)表是分析定性數(shù)據(jù)的有效工具，因此，在文章的第五章中，本文將列聯(lián)表分析引入到問題的探討中，提出了基于列聯(lián)表分析的定性數(shù)據(jù)聚類方法。 在每一章的最后部分，本文都利用獲得的數(shù)據(jù)對每一個方

5、法進行了實證分析，以更加清晰生動地闡述每一個方法的基本思想，并且得到了許多有用的結論。此外，在文章的第六章中，本文對所提出的四種方法一一進行總結和歸納，并從總體上對定性數(shù)據(jù)的聚類問題進行了總結與展望。 本文的創(chuàng)新之處在于： (1)從粗糙集、邏輯運算這兩個角度，利用定性數(shù)據(jù)本身直接進行分析，在不隨意量化定性數(shù)據(jù)的前提下研究了定性數(shù)據(jù)的聚類問題，提出了兩種定性數(shù)據(jù)聚類的方法； (2)從秩分析、列聯(lián)表分析這兩個角度對定