尝试用模糊聚类分析法处理氧气转炉复吹工艺试验数据,证明底部供气强度对炉渣氧化性及脱磷、脱硫能力有不容忽视的影响,并得到它们之间的定性关系

2.1 模糊集合论 2.1.1 普通集合与模糊集合的基本概念 2.1.2 模糊集合的基本运算 2.1.3 截集与分解定理 2.1.4 模糊集的模糊性与可能性 2.2 模糊模式识别与聚类分析 2.2.1 模式识别方法 2.2.2 聚类分析方法 2.3 模糊综合评价 2.3.1 模糊综合评价的基本概念 2.3.2 模糊综合评价的基本步骤

一、降维分析与分类分析的概念 二、层次聚类分析 三、K-Means聚类分析 四、判别分析 五、因子分析

14.1 聚类分析概述 14.2 相似性计算方法 14.3 常用聚类方法 14.3.1 划分方法 k-means算法（k-均值算法） k-medoids算法（k-中心算法） 14.3.2 层次方法 AGNES算法（合并聚类法） DIANA算法（分裂聚类法） 14.4 孤立点分析

为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴‘大数据’的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征.以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果.提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

判别分析:已知分为若干类的前提下,判定观察对象的归属。 聚类分析:不知道应分多少类的情况下,进行探索性分析,对观察对象依据某些数量特征适当分类。 1.指标聚类(R型聚类) 2.样品聚类(Q型聚类)

2.1 距离分类器 2.2 聚类分析 ◼ 简单聚类法 ◼ 系统聚类法 ◼ 动态聚类法

§9.2 模糊集合 §9.3 模糊关系 §9.4 综合评判 §9.5 模糊聚类分析

什么是聚类分析 例对10位应聘者做智能检验。3项指标Ⅹ,Y 和乙分别表示数学推理能力,空间想象能力和语 言理解能力。其得分如下,选择合适的统计方 法对应聘者进行分类