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模糊聚类分析法_精品文档.doc

模糊聚类分析方法分类伴随着模糊性,将模糊数学中的有关概念与方法引进聚类分析,通过建立模糊相似关系,进而对客观事物进行分类。(1)原始数据标准化要构造模糊关系矩阵,必须对样本进行数据进行预处理,使样本数据压缩到0,1闭区间内,首先求出n个样本的第j个指标的平均值和标准差。 原始数据标准化值为运用极值标准化公式,将标准化数据压缩到0,1闭区间内其中与分别表示中最小值和最大值。(2)相似系数法标定为了建立模糊相似矩阵,引入相似系数这里表示两个样本与之间相似程度的变量,当接近于1,表明这两个样本越接近。的确定方法:相关系数法: 归一化互信息表示样本的表达数据在个不同表达水平的发生率(概率)距离法:欧氏距离C选取适当的正数,使在0,1区间内(3)模糊相似矩阵聚类通过上述标定,得到模糊相似矩阵,反映了样本间的相似关系,但它只具有自反性和对称性,不具有传递性,此时,可以通过平方法得到的传递闭包,而就是论域上的一个模糊等价矩阵,选择不同的值,得到不同的水平截集,得到动态聚类结果,生成动态聚类树。

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