基于二元语义信息处理的最大树聚类方法  

Maximal tree clustering method based on dyadic semantic information processing

作　　者：于春海[1] 樊治平[1] 

机构地区：[1]东北大学工商管理学院,辽宁沈阳110004

出　　处：《系统工程与电子技术》2006年第10期1519-1522,共4页Systems Engineering and Electronics

基　　金：国家自然科学基金(70371050);国家杰出青年科学基金(70525002);教育部高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划(教人司[2002]123);教育部高等学校博士点专项科研基金(20040145018)资助课题

摘　　要：针对解决具有语言评价信息的多指标聚类分析问题,提出了一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法。该方法依据传统的最大树聚类分析方法的基本思想,采用二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算,并对聚类对象进行分类,具有概念清晰、计算简单、信息处理较为精确的特点。最后,通过一个算例说明了所给出的聚类方法。With respect to multiple attribute clustering analysis problems with linguistic assessment information, a new maximal tree clustering analysis method is proposed. In the method, based on the traditional ideas of maximal tree clustering method, the dyadic semantic representation is used to process the linguistic assessment information, and the clustering objects are classified. The method has the characteristics of clear conception, simple calculation steps and exact information processing. Finally, a numerical example is given to illustrate the applicability of the proposed clustering method.

关 键 词：模糊聚类分析 二元语义 语言评价信息 最大树聚类法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] N945.25[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]