基于蒙特卡洛k-means聚类算法的舰船器材分类研究
来源：计算机测量与控制杂志2020年第4期北京时间：
作者：吴雯雯,陈振林
单位：海军航空大学
摘要：器材合理分类是建立预测模型的基础,某型舰船仪表器材数据较少、分类指标因素不足,使用传统方法易产生过拟合的问题。提出蒙特卡洛K-means算法,利用样本方差进行器材消耗聚类分析。该方法首先利用MC法计算初始聚类中心,参考SBC分类法制定聚类种类数k,通过方差聚类建模来优化仪表器材的分类,最终得到仪表器材的聚类结果。实例计算表明,该方法能够有效改进K-means方法的分类结果,无需考虑其他备件指标因素影响,适用于数据量过小和存在白噪声的模型。
关键词：仪表器材;聚类分析;蒙特卡洛法;K-means
