[发明专利]一种复杂系统中非监督聚堆方法

摘要

本发明公开一种复杂系统中的非监督聚堆方法，根据复杂系统样本的原始信息确定离散的特征变量和类变量；计算两两特征变量之间的关联度；确定每个特征变量的“亲友团”；根据聚堆自组织对特征变量进行非监督聚堆，得到特征变量的组合；将每个堆回代到原数据中，得到敏感性；判断敏感性的大小；利用系统的类变量对非监督聚堆方法验证，得到特征变量最优组合。解决了传统关联度不能区分正相关和负相关的问题，本发明自组织、不用人为干预、运行速度快，适合大量数据甚至海量数据。能实现聚类，能实现某些变量在某些不同的类里面出现。本方法能对非监督聚堆进行验证，以找到最优堆。本发明在生态分划和临床医学数据分析等领域有着广泛应用价值。

主权项

1、一种复杂系统中非监督聚堆方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1：根据复杂系统样本的原始信息确定离散的特征变量和类变量；特征变量用于描述此复杂系统属性的自变量；步骤S2：用改进的关联度系数算出两两特征变量之间的关联度；步骤S3：确定每个特征变量的“亲友团”；步骤S4：根据聚堆方法自组织对特征变量进行非监督聚堆，得到特征变量的组合；步骤S5：将每个堆回代到原数据中，得到算法的敏感性；步骤S6：判断敏感性的大小，如果敏感性为最大，转入步骤7，如果敏感性不是最大，转入步骤2；步骤S7：利用系统的类变量对非监督聚堆方法进行验证，得到特征变量最优的组合。