1、聚類分析是一類很重要的統(tǒng)計(jì)分析方法，有著廣泛的應(yīng)用。本文針對(duì)如下兩類情況進(jìn)行聚類分析。 首先是利用相關(guān)矩陣來進(jìn)行聚類分析，對(duì)于高維的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)表示成相關(guān)矩陣，然后通過相關(guān)矩陣的函數(shù)變換來進(jìn)行聚類。通過對(duì)一類相關(guān)陣迭代的Concor方法的探討，給出了該方法的相關(guān)性質(zhì)及利用該方法的聚類方法，并結(jié)合Matlab編程，給出了在三、四、五階Concor方法矩陣序列的收斂不動(dòng)點(diǎn)。 其次，利用混合分布模型的方法進(jìn)行聚類。在由多個(gè)指數(shù)

2、分布組成的元件系統(tǒng)中，給出系統(tǒng)的分布函數(shù)將有助于對(duì)系統(tǒng)的壽命特征進(jìn)行更精細(xì)的研究。本文利用EM算法給出參數(shù)的極大似然估計(jì)(MLE)，以及Gibbs抽樣法給出了混合指數(shù)分布的極大似然估計(jì)和最大后驗(yàn)估計(jì)。通過引進(jìn)識(shí)別變量，對(duì)系統(tǒng)壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別。然而在實(shí)際工作中混合成分?jǐn)?shù)k往往是不知道的，針對(duì)這一情況給出了混合成分k未知時(shí)的混合指數(shù)分布數(shù)據(jù)怎樣進(jìn)行分類的方法，其主要思想是利用了逆跳過程首先對(duì)k值進(jìn)行模擬估計(jì)，然后再利用前面講述的方法對(duì)參