了解煤多變量的逐步聚類(lèi)分析法

        通過(guò)上述大量煉焦試驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析，煙煤分類(lèi)特別對(duì)煉焦用煤的指標(biāo)選定為煤的揮發(fā)分V和粘結(jié)指數(shù)G是適宜的。分類(lèi)方法和過(guò)程在煤的成因特征和工藝要求的指標(biāo)選定之后，如何依據(jù)煤的自然本性和煤在熱加工過(guò)程中的表現(xiàn)特性進(jìn)行劃界，是分類(lèi)工作中的一個(gè)重要課題。有兩種算法，其基本思想都是對(duì)樣品按“物以類(lèi)聚”的原則進(jìn)行合并歸類(lèi)。

        一種稱(chēng)為經(jīng)驗(yàn)分類(lèi)，需要事先對(duì)樣品確定類(lèi)別數(shù)和選定典型，這就有賴(lài)于對(duì)分類(lèi)對(duì)象性質(zhì)的認(rèn)識(shí)深度和生產(chǎn)實(shí)踐驗(yàn)，如果再應(yīng)用聚類(lèi)分析可適當(dāng)彌補(bǔ)其不足；破碎機(jī)廠家在這方面做的比較好。另一種是近年來(lái)發(fā)展的多變量的逐步聚類(lèi)分析法和最優(yōu)分割法，采用逐次對(duì)樣品集合進(jìn)行先分割，然后再歸并的方法，對(duì)樣品進(jìn)行分類(lèi)。

         最優(yōu)分割法又稱(chēng)Fisher算法，它把分類(lèi)對(duì)象（煤）先后作一個(gè)集合（類(lèi)），根據(jù)煤變質(zhì)程度或粘結(jié)性等特性值的數(shù)值順序，對(duì)有序樣品進(jìn)行分割。分割的位置要求達(dá)到使分割后各類(lèi)內(nèi)部樣品之間的差異盡可能地小，而類(lèi)與類(lèi)之間差異盡可能地大，以此作為衡量“最優(yōu)”分割的標(biāo)準(zhǔn)。