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将多样性和分散性标准结合起来用于反簇:双标准方法。 (英语) Zbl 07831505号

总结:心理学研究中使用的大多数划分方法都试图产生同质组(即组内差异性较低的组)。然而,也有一些应用程序的目标是提供异构组(即组内差异较大的组)。这些令人反感的背景包括构建刺激集、组建学生小组、将员工分配到项目工作团队以及从项目库中汇编测试表格。不幸的是,大多数商业软件包都不具备适应客观标准和约束的能力,而这些标准和约束通常会出现反群集问题。基于相异矩阵中的信息进行反聚集的两个重要客观标准是:多样性基于簇内差异和的测度;和a分散,分散基于聚类内最小相异性的度量。在许多情况下,可以找到一个分区,该分区在这两个标准中的一个标准中提供了很大的改进,而在另一个标准中几乎没有(或没有)牺牲。因此,探索这两个准则之间的权衡具有重要价值。因此,本文的主要贡献是基于多样性和分散性准则,提出了一个双准则反簇优化问题,以及近似Pareto有效分区集的启发式。在测试装配的框架内提供了一个激励性的示例和计算研究。
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第62页,共15页 统计学在心理学中的应用

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