主成分聚类分析在航材分类中的应用
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Application of Principal Component Clustering Analysis in Aviation Spares Classification
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    摘要:

    针对航材种类多、规格复杂而导致航材管理复杂的问题,提出一种基于主成分聚类分析的航材分类方法。 在综合考虑传统航材分类指标和航材自身特点的基础上,构建了一种新的航材分类指标体系。根据指标集运用主成 分分析法进行降维处理,运用SPSS 软件的系统聚类法对其聚类分析,得出航材综合分类。仿真实例结果表明:该 方法减少了数据的冗余,得到的分类结果客观、合理。

    Abstract:

    Aiming at the complex management of large amount of aviation spares with complex specifications, introduced a spares classification method based on principal component clustering analysis. Based on traditional index of classification and characteristic of spare, establish a new aviation spares classification index system. According to index set, use principal component clustering analysis method to reduce dimensions. Adopt SPSS software system clustering method to carry out clustering analysis and get aviation spares integrated clustering. The simulation results show that the method can reduce data redundancy and the clustering results is objective and reasonable.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张作刚,胡新涛,刘望.主成分聚类分析在航材分类中的应用[J].,2012,31(11):25-28.

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  • 收稿日期:2013-03-19
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