模糊聚类分析.ppt
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相关资料
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§2.1模糊矩阵模糊矩阵的并、交、余运算性质模糊矩阵的合成运算与模糊方阵的幂合成(°)运算的性质:(A∩B)°C模糊矩阵的转置证明性质3:(A°B)T=BT°AT;(An)T=(AT)n.模糊矩阵的-截矩阵对任意的∈[0,1],有性质3的证明:§2.2模糊关系模糊关系的运算(R1∪R2)(x,y)表示(x,y)对模糊关系“R1或者R2”的相关程度,(R1∩R2)(x,y)表示(x,y)对模糊关系“R1且R2”的相关程度,Rc(x,y)表示(x,y)对模糊关系“非R”的相关程度.例设身高论域X={140
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第8讲模糊关系(第四章模糊关系与模糊聚类分析)一、模糊关系1.普通关系(1)直积(笛卡尔积,Descartes)定义4.1给定集合,由中元素和中元素搭配起来的所有元素对构成的集合称为与的直积,或笛卡尔(Descartes)乘积,记作,即类似地,可定义(2)关系现实世界中存在各种各样的关系。“父子关系”,“师生关系”,“数的大于等于关系”…特点:涉及两个集合,,与或者有关系,或者没关系,这就是普通关系。定义4.2给定论域,规定一个到的关系(记作),对任意,与有关系,记作,与无关系记作,二者必居其一,且仅居其
模糊聚类分析方法.doc
第二节模糊聚类分析方法在科学技术、经济管理中常常要按一定的标准(相似程度或亲疏关系)进行分类。例如,根据生物的某些性状可对生物分类,根据土壤的性质可对土壤分类等。对所研究的事物按一定标准进行分类的数学方法称为聚类分析,它是多元统计“物以类聚”的一种分类方法。由于科学技术、经济管理中的分类界限往往不分明,因此采用模糊聚类方法通常比较符合实际。一、模糊聚类分析的一般步骤1、第一步:数据标准化[9](1)数据矩阵设论域为被分类对象,每个对象又有个指标表示其性状,即,于是,得到原始数据矩阵为。其中表示第个分类对象
模糊聚类分析方法.doc
模糊聚类分析方法聚类分析是将事物根据一定的特征,并按某种特定要求或规律分类的方法。由于聚类分析的对象必定是尚未分类的群体,而且现实的分类问题往往带有模糊性,对带有模糊特征的事物进行聚类分析,分类过程中不是仅仅考虑事物之间有无关系,而是考虑事物之间关系的深浅程度,显然用模糊数学的方法处理更为自然,因此称为模糊聚类分析。一、模糊聚类分析的一般步骤1、第一步:数据标准化[9](1)数据矩阵设论域为被分类对象,每个对象又有个指标表示其性状,即,于是,得到原始数据矩阵为。其中表示第个分类对象的第个指标的原始数据。(
模糊聚类分析程序.docx
模糊聚类分析程序模糊聚类分析程序摘要:模糊聚类分析是一种基于模糊理论的数据分析方法,它通过将数据集中的每个样本分配到模糊集合中的多个类别中,来解决传统聚类分析中样本只能属于一个类别的问题。本文将介绍模糊聚类分析程序的原理、算法和应用,并讨论其在实际问题中的优势和局限性。引言:随着大数据时代的到来,聚类分析成为了一种常用的数据挖掘技术。传统的聚类分析方法通常只能将样本归类到一个确定的类别中,但在现实生活中,很多情况下样本可能同时具有多个特征,因此不适合使用传统聚类方法。模糊聚类分析方法的提出,为解决这一问题