基于主成分和模糊C均值聚类的畜牧业发展状况分类研究  

作　　者：徐文君[1] 杨雨时[1] 冀德刚[1] 张丽娜[1] 

机构地区：[1]河北农业大学理学院,河北保定071001

出　　处：《黑龙江畜牧兽医（下半月）》2015年第5期12-14,共3页

基　　金：保定市科技攻关计划项目(14ZN023;14ZN022);河北农业大学理工基金重点项目(ZD201406)

摘　　要：运用主成分分析法对影响我国31个省(市、自治区)畜牧业发展状况的15个影响因素进行压缩,得到3个主成分并利用模糊C均值聚类(FCM)算法将各省、市、自治区的畜牧业发展状况进行了聚类。研究表明:分类结果与实际吻合较好,证明利用主成分分析法和FCM聚类法对畜牧业发展状况进行评估分类是科学合理的。

关 键 词：畜牧业 主成分分析 模糊C均值聚类 分类评价 

分 类 号：S8-1[农业科学—畜牧兽医]