简介：目前储量的分类标准是通过划分指标值的范围来确定的,这就要求所有指标值恰好符合既定的指标范围,否则难以划分储量类别。为克服这一问题,本文结合模糊c-均值算法和组合赋权法实现难采储量的分类。首先基于效益指标运用模糊c-均值算法自动搜索储量的最佳类别,再利用主客观赋权偏差最小的思想,构建组合赋权模型,确定属性指标的权重,并计算储量效益指标值,结合模糊c-均值结果判别难采储量类别。最后以大庆某油田为实例,对其难采储量进行了分类,有效指导难采储量滚动开发决策。
简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。
基于FCM-组合赋权的难采储量分类
分类属性数据的泛化中心聚类算法
