多指标综合评价的非参数方法和缺失数据的聚类方法研究
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-13页 |
| 第1章 多指标综合评价方法研究概述 | 第13-43页 |
| ·摘要 | 第13-14页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·综合评价的几种常用方法及其评析 | 第15-33页 |
| ·层次分析法 | 第17-20页 |
| ·模糊综合评判法 | 第20-23页 |
| ·数据包络分析法 | 第23-27页 |
| ·灰色综合评价法 | 第27-30页 |
| ·TOPSIS评价法 | 第30-32页 |
| ·数理统计方法 | 第32-33页 |
| ·综合评价方法的集成 | 第33-34页 |
| ·综合评价方法存在的问题及研究趋势 | 第34-35页 |
| ·结束语 | 第35页 |
| 参考文献 | 第35-43页 |
| 第2章 聚类分析研究进展 | 第43-61页 |
| ·摘要 | 第43-44页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·基于划分的聚类算法 | 第45-48页 |
| ·k-means算法 | 第45-46页 |
| ·PAM算法 | 第46-47页 |
| ·CLARA算法 | 第47页 |
| ·CLARANS算法 | 第47-48页 |
| ·基于层次的聚类算法 | 第48-52页 |
| ·CURE算法 | 第48-49页 |
| ·ROCK算法 | 第49-50页 |
| ·CHAMELEON算法 | 第50-52页 |
| ·基于MST的聚类算法 | 第52页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第52-53页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第53-54页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第54-56页 |
| ·聚类分析的研究展望 | 第56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 第3章 多性状综合评定的秩和测验方法及其应用 | 第61-77页 |
| ·摘要 | 第61-62页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·秩和分布及其性质 | 第63-65页 |
| ·秩和的理论分布 | 第63-64页 |
| ·秩和分布的性质 | 第64-65页 |
| ·秩和测验显著性临界值的确定 | 第65-68页 |
| ·应用实例 | 第68-69页 |
| ·讨论 | 第69-74页 |
| ·结论 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 第4章 多性状综合评定的秩和差测验方法 | 第77-90页 |
| ·摘要 | 第77-78页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·秩和差分布及其性质 | 第78-80页 |
| ·秩和差的理论分布 | 第79页 |
| ·秩和差分布的性质 | 第79-80页 |
| ·秩和差测验显著性临界值的确定 | 第80-85页 |
| ·应用实例 | 第85-86页 |
| ·讨论 | 第86-87页 |
| ·结论 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
| 参考文献 | 第88-90页 |
| 第5章 带有缺失数据的基于似然极大动态聚类方法 | 第90-115页 |
| ·摘要 | 第90-91页 |
| ·引言 | 第91-92页 |
| ·原理和方法 | 第92-96页 |
| ·数据模式和似然函数 | 第92-93页 |
| ·缺失值估计的基本原理 | 第93-94页 |
| ·参数的极大似然估计 | 第94-95页 |
| ·个体归类的贝叶斯后验概率判别 | 第95页 |
| ·最佳聚类个数的判定 | 第95-96页 |
| ·模拟研究 | 第96-98页 |
| ·模拟设置和考察指标 | 第96-97页 |
| ·模拟结果 | 第97-98页 |
| ·讨论 | 第98-113页 |
| 参考文献 | 第113-115页 |
| 附录 有关公式的证明 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 博士期间发表的研究论文 | 第118-119页 |
