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基于信息论的时间序列聚类算法研究及应用: 时间序列是一种重要的高维数据类型,广泛存在于自然界、工程技术、科学观测以及经济管理等领域。对时间序列进行聚类分析在现实中有着很重要的意义。本文从信息论的角度来考虑时间序列聚类问题。一方面将信息离散度函数(FDOD)应用到...; 张艳昌; 关键词：时间序列聚类模糊聚类; 文献传递

基于率失真理论的模糊聚类模型与算法: 2011年; 本文从信息论的角度考虑了聚类问题,将聚类看成是有损信息压缩的过程。首先运用率失真理论建立了模糊聚类的优化模型,与经典的模糊聚类模型相比,模型的目标函数中多了一个描述聚类过程复杂度的指标。同时为了估计聚类数目,还提出了一个新的聚类有效性指标。其次通过求解优化模型得到基于率失真理论的模糊聚类算法。最后将基于率失真理论的模糊聚类算法与经典模糊C均值算法进行了数值实验比较。数值实验结果表明基于率失真理论的模糊聚类算法能够自动确定聚类数目,在运行时间上比模糊C均值算法有一定减少,且最终的模糊划分矩阵与模糊C均值算法相比有较少的模糊性,因而聚类结果更加明确可靠。; 郭崇慧张艳昌; 关键词：模糊聚类率失真理论互信息

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张艳昌