通过相关性数据处理和模糊聚类分析,对影响土壤环境腐蚀性的各种因素之间的相互关系进行了讨论.相关系数矩阵和聚类谱系图两者都表明,有些因素之间的相关性很大,有些相对独立.研究发现影响土壤环境腐蚀性的23项因素在相关系数大于0.8的情况下,可明显地聚为6类.这对石油沥青涂层管线土壤腐蚀性的深入研究,有一定的参考价值

主要采用数据挖掘技术中的聚类分析算法对电弧炉炼钢的历史数据进行分析、加工处理,得出不同热装铁水比、炼钢成本、氧耗情况下的炉次分类,再利用K-means聚类法得到聚类结果,并对结果进行分析.通过分析比对,在结果的不同分类中选出最优的用氧和用电曲线

通过相关性数据处理和模糊聚类分析,发现影响大气环境腐蚀性的21种环境因素在相关系数大于0.54的情况下,可明显地聚为5类.在此基础上,进一步通过对逐个因素的分类能力的特征评价,选取大气环境腐蚀性的主要因素(RH>80%时数,SO2沉积速度,水溶性尘降,Cl-沉积速度,NO2浓度),进而在特征空间中进行镀锌层样本的大气环境腐蚀性预测和考评,为今后实现我国大气环境腐蚀性等级评判提供依据

• 香水销售数据预处理 • 香水销售数据统计分析 • 影响香水销量的因素分析 • 香水适用场所关联分析 • 香水聚类分析 • 香水营销建议

以白云鄂博铁矿东矿C区岩体节理产状为研究对象，通过构造空间直角坐标系，采用基于Euclidean距离度量标准的系统聚类法对反映节理产状的单位法向量进行分类，选用合适的分布函数描述各组节理，并对各组节理的概率分布模型进行卡方检验.结果表明，采用系统聚类法能较好反映现场节理产状，准确给出岩体节理分类方案，消除人为判别模糊性.基于聚类分析结果，结合边坡参数，采用赤平极射投影法进一步确定边坡最可能失稳模式，为调整边坡设计参数，控制边坡灾害提供依据

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

§1 模糊数学的基本概念 §2 模糊模式识别 §3 模糊聚类分析方法

本书面向地理问题，基于Excel软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。教学内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法、灰色系统GM(1,N)建模和预测方法，如此等等。通过模仿本书讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。本书最初以北京大学研究生地理数学方法的辅助教材身份出现，但实际上是作者对Excel计算功能深度开发的一系列试验成果的集合。书中绝大多数计算过程设计为作者首创，在国内外其他教科书中不能见到。这本书的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用七年，获得学生的广泛好评。书中内容曾经被其他高校和研究所的学生多次拷贝。这本书虽然是以地理数据为分析对象展开论述，但所涉及的内容绝大多数为通用方法。只要改变数据的来源，书中论述的计算流程可以完全可以应用到其他领域。本书可以供地理学、生态学、环境科学、地质学、经济学、城市规划学乃至医学、生物学等诸多领域的学生、研究人员以至工程技术人员学习或参考

《多元统计分析》第三章 聚类分析 （Cluster Analysis）

一、市场调查数据分析的基本方法 二、假设检验法 三、方差分析法 四、聚类分析法 五、判别分析法