基于ReliefF和k—modes聚类的复杂产品关键质量特性识别

作者：谢荣琦,何桢,何曙光

摘要：针对复杂产品质量特征中存在的冗余性，将k-modes特征聚类算法引入关键质量特性识别，构建ReliefF和k-modes特征聚类相结合的关键质量特性识别混合模型。在使用ReliefF算法对质量特性赋予权重并初步筛选有关质量特性后，对质量特性集合进行k-modes特征聚类，并从每个特征簇中挑选关键质量特性。算例表明该方法能够有效删除原始数据集中的不相关和冗余特征，从而达到识别关键质量特性的目的。

发文机构：天津大学管理与经济学部

关键词：关键质量特性特征聚类特征选择冗余性CTQsattribute clusteringfeature selectionredundancy

分类号： F406.3[经济管理—产业经济]