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依照经典聚类分析方法,并对现有的改进聚类分析方法优点与不足进行剖析,提出了一种自适应赋权的加权主成分距离聚类分析方法.与现有聚类分析方法相比,新的聚类分析方法克服了指标之间的高度共线性,并能依照指标重要性客观的差异进行自适应赋权,同时降低了错分率,且每一步都有充分的理论保证.通过采用不同聚类分析方法,分别对鸢尾花的品种数据进行实验,由实验结果可知,加权主成分距离聚类分析方法的分类效果优于其他方法,使分类的精度明显高于其它的分类方法. 相似文献
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