模糊聚类在股票投资中的应用

聚类分析即将一组事物根据其性质上亲疏远近的程度进行分类,把性质相近的个体归为一类,使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质性。模糊聚类分析是现今模糊理论应用最广泛和最富成果的技术之一。阐述模糊聚类的理论,以部分石油股票为例,抽取影响石油股票收益因素的数据,利用最大最小法建立相似矩阵,用传递闭包法作出聚类分析,并进行总结。     

求模糊相似矩阵的传递闭包的简捷算法

模糊相似矩阵传递闭包的计算在模糊聚类及语法分析等领域应用广泛.从最大树出发论述并实现了一种求模糊相似矩阵传递闭包的简捷算法.与经典的求模糊相似矩阵传递闭包的算法—平方法比较,该算法简捷,运算量小。     

基于模糊聚类分析中布尔矩阵法的一种改进算法

为避免布尔矩阵法中当截矩阵不是等价矩阵时需要对布尔矩阵重新构造才能实现分类,引入了分类对象间相似比的概念,引进了聚类分析中的布尔矩阵法.实例证明,与传统的几种分类方法的分类结果相比,改进算法得出的分类结果比较符合实际情况,更易让人接受和理解.     

相似矩阵的证明方法探析

通过相似矩阵与对角阵与非对角阵之间相似的证明方法的探析,使问题得以归类,对不同情况下矩阵相似的证明进行讨论。     

一种面向混合数据的模糊等价关系构造约简

基于模糊粗糙集模型构建模糊等价关系是混合数据分析的有效方法之一。针对属性类别多样性的混合型信息系统,提出一种带权的对象间相似性度量方法 ,该方法建立每类属性对应的相似性度量函数,再通过归并确立带权的模糊相似矩阵。在转化为模糊等价关系的基础上,采用加入蕴含专家领域知识及用户需求的约简算法。通过数据库中几个数据集样本对属性约简后的数目、精度进行对比,验证了方法的有效性和可行性。     

基于模糊多重集的Web页面与用户聚类算法研究

对 Web 页面和用户的聚类算法提出了一种CAFM聚类算法.在该算法中,把模糊多重集的概念引入到模糊聚类算法中,将反映用户浏览行为的页面点击次数、停留时间、用户偏好等因素用模糊多重集来综合刻画用户访问站点的兴趣度,再以此来建立模糊多重相似矩阵直接进行聚类.通过实例说明了算法的具体计算过程和可行性.     

句子相似度的动态规划求解及改进

基于例子的机器翻译,其很关键的步骤之一就是如何从语料库中找到待译句子的最佳相似句。论文针对这个问题提出了利用动态规划方法基于句子相似矩阵进行求解的方法。根据这个方法就可以从语料库中为待译句子找到最佳相似句,同时在求解过程中还做了一些改进:利用矩阵分块求解的方法保留了句子的连续相似块,保证了结果的质量,对提高EBMT系统的翻译质量起到了一定的促进作用。     

基于MATLAB的模糊聚类分析的传递方法

聚类分析中的传递方法是直接通过模糊相似矩阵获得动态聚类图，该方法比通过传递闭包法求模糊等价矩阵而获得动态聚类图的方法在时间复杂度和空间复杂度要小，本文对重点介绍传递方法，并给出了由MATLAB语言实现的算法程序，并介绍了一个应用实例。     

云计算环境下大数据分布规律的结构优化设计

针对云计算环境下大数据分布不合理,导致运行效率差的问题,提出基于模糊聚类分析的云计算环境下大数据分布规律的结构优化方法,首先对特征的观测值进行规格化处理,保证每个特征值的取值均处于[0,1]范围内。其次获得在[0,1]范围内的相似系数描述数据间的相似度,通过相似矩阵获得云计算环境下大数据集上的模糊五阶相似矩阵。引入最短距离法,将其和相似矩阵融合,共同实现数据聚类,完成大数据分布规律结构的优化设计。仿真实验结果表明,所提方法使得数据分布更合理,而且运行效率和稳定性均较高。     

伴随矩阵的性质

矩阵与其伴随矩阵之间存在着密切的联系,本文对此进行探讨和研究,总结出伴随矩阵的一系列性质。