[发明专利]低维逐次投影寻踪聚类模型综合评价方法、装置及应用

摘要

本发明公开了一种低维逐次投影寻踪聚类(LDSPPC)模型综合评价方法、装置及应用，该方法包括以下步骤：对多个候选对象的样本数据进行规格化预处理，对候选对象构建2～4个投影向量相互正交的一维投影寻踪聚类模型；将多个候选对象的所有维度的投影寻踪聚类模型矢量合成为一个综合投影寻踪聚类模型，获得评价指标重要性排序列表和候选对象质量排序列表。本发明群搜索智能算法具有收敛速度快、收敛到全局最优解可靠性高等特点，矢量合成多个逐次投影寻踪向量，能够快速评价候选对象的优劣，且提高了候选对象质量评价的准确度。

主权项

一种低维逐次投影寻踪聚类模型综合评价方法,其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：对多个候选对象的多个评价指标数据进行规格化预处理操作；步骤2：根据所有候选对象预处理后的所有样本数据建立第1维度逐次投影寻踪聚类模型、第2维度逐次投影寻踪聚类模型...第k维度逐次投影寻踪聚类模型，其中2≤k≤4，k为低维逐次投影寻踪聚类模型的空间维度；根据建立的第1维度逐次投影寻踪聚类模型、第2维度逐次投影寻踪聚类模型...第k维度逐次投影寻踪聚类模型分别计算每个候选对象的样本投影值；步骤3：将第1维度逐次投影寻踪聚类模型、第2维度逐次投影寻踪聚类模型...第k维度逐次投影寻踪聚类模型聚合生成为一个综合投影寻踪聚类模型，获得该综合投影寻踪聚类模型的最佳综合投影向量及其系数；步骤4：根据最佳综合投影向量的系数大小确定评价指标重要性排序列表，根据所有候选对象的样本综合投影值的大小确定候选对象质量排序列表。