提升效率的新型聚类判别分析框架与实证研究

本文探讨了一种新的聚类判别分析框架，它是在深入理解经典聚类和判别分析方法的本质基础上提出的。作者针对传统方法在处理大量样本时计算效率低下的问题，着重改进了一种基于样本指标值频度计算的两总体判别分析算法，通过优化计算流程，显著提升了在构建判别模型过程中对所有样本进行判别的速度。这种改进算法作为基础，进一步设计了一种动态聚类判别分析算法，能够实时地根据数据变化动态调整聚类结果，具有更高的灵活性和实用性。 该研究不仅关注于提高算法的性能，还强调了实际应用价值。作者们通过实施实证研究，证实了新框架在处理给定样本集合时，能快速得出多个合理且具有清晰解释的聚类结果。这不仅能够验证已有的聚类结果，而且还能进行深入的数据探索性分析，有助于揭示数据的内在结构和潜在规律。这种方法尤其适用于大规模数据集，节省了时间和资源，提高了数据分析的效率。 论文的研究对象包括聚类分析、判别分析和动态聚类等多个领域，对于管理和决策支持系统，以及电子商务等领域的数据处理具有重要意义。作者团队由何跃副教授、杨磊硕士研究生和徐玖平教授组成，他们在管理信息系统、数据挖掘、决策支持系统和企业管理等方面拥有丰富的研究背景和实践经验。 这篇论文被发表在2007年的《……》上，分类号为TP301.6，文献标志码为A，文章编号为1001-3695(2007)12-0032-05，表明其在学术界具有较高的引用价值。这项工作为聚类和判别分析提供了创新的方法论，并为相关领域的研究者和实践者提供了实用的工具和技术支持。