模糊聚類演算法

Ⅰ 數學建模中模糊聚類分析法的優缺點

數學建模中模糊聚類分析法優點：聚類分析模型的優點就是直觀，結論形式簡明。 缺點：在樣本量較大時，要獲得聚類結論有一定困難。
由於相似系數是根據被試的反映來建立反映被試間內在聯系的指標， 而實踐中有時盡管從被試反映所得出的數據中發現他們之間有緊密的關系，但事物之間卻無任何內在聯系，此時，如果根據距離或相 似系數得出聚類分析的結果，顯然是不適當的，但是，聚類分析模型本身卻無法識別這類錯誤。
模糊聚類分析是根據客觀事物間的特徵、親疏程度、相似性，通過建立模糊相似關系對客觀事物進行聚類的分析方法。

模糊劃分矩陣有無窮多個，這種模糊劃分矩陣的全體稱為模糊劃分空間。最優分類的標準是樣本與聚類中心的距離平方和最小。因為一個樣本是按不同的隸屬度屬於各類的，所以應同時考慮它與每一類的聚類中心的距離。逐步聚類法需要反復迭代計算，計算工作量很大，要在電子計算機上進行。算出最優模糊劃分矩陣後，還必須求得相應的常規劃分。此時可將得到的聚類中心存在計算機中，將樣本重新逐個輸入，去與每個聚類中心進行比較，與哪個聚類中心最接近就屬於哪一類。
這種方法要預先知道分類數，如分類數不合理，就重新計算。這就不如運用基於模糊等價關系的系統聚類法，但可以得到聚類中心，即各類模式樣本，而這往往正是所要求的。因此可用模糊等價關系所得結果作為初始分類，再通過反復迭代法求得更好的結果。

Ⅱ 模糊聚類演算法為什麼要求 模糊相似矩陣

模糊聚類分析一般是指根據研究對象本身的屬性來構造模糊矩陣，並在此基礎上根據一定的隸屬度來確定聚類關系，即用模糊數學的方法把樣本之間的模糊關系定量的確定，從而客觀且准確地進行聚類。聚類就是將數據集分成多個類或簇，使得各個類之間的數據差別應盡可能大，類內之間的數據差別應盡可能小，即為「最小化類間相似性，最大化類內相似性」原則

Ⅲ 模糊c-均值聚類演算法的應用

模糊聚類分析作為無監督機器學習的主要技術之一，是用模糊理論對重要數據分析和建模的方法，建立了樣本類屬的不確定性描述，能比較客觀地反映現實世界，它已經有效地應用在大規模數據分析、數據挖掘、矢量量化、圖像分割、模式識別等領域，具有重要的理論與實際應用價值，隨著應用的深入發展，模糊聚類演算法的研究不斷豐富。

Ⅳ 模糊聚類法

模糊聚類方法包括傳遞閉包法、最大樹法、編網法、基於攝動的模糊聚類方法、模糊C-均值方法等。模糊聚類分析己廣泛應用於經濟學、生物學、氣象學、信息科學、工程技術科學等許多領域。

Ⅳ k均值聚類演算法、c均值聚類演算法、模糊的c均值聚類演算法的區別

k均值聚類：---------一種硬聚類演算法，隸屬度只有兩個取值0或1，提出的基本根據是「類內誤差平方和最小化」准則；
模糊的c均值聚類演算法：-------- 一種模糊聚類演算法，是k均值聚類演算法的推廣形式，隸屬度取值為[0 1]區間內的任何一個數，提出的基本根據是「類內加權誤差平方和最小化」准則；
這兩個方法都是迭代求取最終的聚類劃分，即聚類中心與隸屬度值。兩者都不能保證找到問題的最優解，都有可能收斂到局部極值，模糊c均值甚至可能是鞍點。
至於c均值似乎沒有這么叫的，至少從我看到文獻來看是沒有。不必糾結於名稱。如果你看的是某本模式識別的書，可能它想表達的意思就是k均值。
實際上k-means這個單詞最先是好像在1965年的一篇文獻提出來的，後來很多人把這種聚類叫做k均值。但是實際上十多年前就有了類似的演算法，但是名字不一樣，k均值的歷史相當的復雜，在若干不同的領域都被單獨提出。追尋演算法的名稱與歷史沒什麼意義，明白具體的實現方法就好了。

Ⅵ 模糊聚類法的特點

由於模糊聚類得到了樣本屬於各個類別的不確定性程度，表達了樣本類屬性的中介性，即建立起了樣本對於類別的不確定性描述，更能客觀的反映實際事物，從而成為聚類分析研究的主流。
模糊聚類分析所討論的對象，事先沒有給定任何模式供分類參考，要求按照樣本各自的屬性特徵加以分類。

Ⅶ 模糊聚類應用

我幫樓主查了一些文獻，由於這里篇幅有限，就只能把題目提供一下，如果需要詳細的文獻，請發消息給我：）

在數據分類中，常用的分類方法有多元統計中的系統聚類法〔『」、模糊聚類分析[2]等.在模糊聚類分析中，首先要計算模糊相似矩陣，而不同的模糊相似矩陣會產生不同的分類結果;即使採用相同的模糊相似矩陣，不同的闌值也會產生不同的分類結果.「如何確定這些分類的有效性」便成為模糊聚類和模糊
識別研究中的一個重要問題.文獻【3一5」把有效性不滿意的原因歸結於數據集幾何結構的不理想.但筆者認為，不同的幾何結構是對實際需要的反映，我們不能排除實際需要而追求所謂的「理想幾何結構」，不理想的分類不應歸因於數據集的幾何結構.針對同一模糊相似矩陣，文獻【2,6〕建立了確定模糊聚類有效性的方法.文獻【2」用固定的顯著性水平，在不同分類的F一統計量和F檢驗臨界值的差中選最大者，即為有效分類.但是，當顯著性水平變化時，此方法的結果也會變化.文獻〔2〕引進了一種模糊劃分嫡來評價模糊聚類的有效性，並人為規定當兩類的嫡大於一數時，此兩類可合並，通過逐次合並，最終得到有效分類.此方法人為干預較多，當這個規定數不同時，也會得到不同的結果.另外這兩種方法也未比較不同模糊相似矩陣的分類結果.

現列舉一些應用：
1.模糊聚類分析法在分析數據評估上的應用

2.模糊聚類分析在領口性能評價系統中的應用

3.花椒園棉蚜及其捕食性天敵動態的模糊聚類分析

4.南美斑潛蠅及其寄生蜂種群動態的模糊聚類分析

5.長三角城市經濟發展的模糊聚類分析

6.模糊聚類分析在瀝青路面養護路段劃分中的應用

7.基於模糊聚類分析的冷連軋負荷分配修正

8.城市防空中目標優化分配的模糊聚類分析

9.撫河流域水環境質量模糊聚類分析

10.模糊聚類分析在經銷商選擇評估中的應用

Ⅷ 模糊聚類分析法和聚類分析法有什麼區別，還有一種動態模糊分析法，它比模糊分析法有什麼樣的改進。

模糊聚類分析是聚類分析的一種。聚類分析按照不同的分類標准可以進行不同的分類。就好像人按照性別可以分成男人和女人，按照年齡可以分為老中青一樣。聚類分析如果按照隸屬度的取值范圍可以分為兩類，一類叫硬聚類演算法，另一類就是模糊聚類演算法。隸屬度的概念是從模糊集理論里引申出來的。傳統硬聚類演算法隸屬度只有兩個值 0 和 1。 也就是說一個樣本只能完全屬於某一個類或者完全不屬於某一個類。舉個例子，把溫度分為兩類，大於10度為熱，小於或者等於10度為冷，這就是典型的「硬隸屬度」概念。 那麼不論是5度 還是負100度都屬於冷這個類，而不屬於熱這個類的。而模糊集里的隸屬度是一個取值在[0 1]區間內的數。一個樣本同時屬於所有的類，但是通過隸屬度的大小來區分其差異。比如5度，可能屬於冷這類的隸屬度值為0.7,而屬於熱這個類的值為0.3。這樣做就比較合理，硬聚類也可以看做模糊聚類的一個特例。你說的動態模糊分析法我在文獻里很少見到好像並不主流，似乎沒有專門的這樣一種典型聚類演算法，可能是個別人根據自己需要設計並命名的一種針對模糊聚類的改進方法，這個不好說了就。我見過有把每個不同樣本加權的，權值自己確定，這樣就冠以「動態"二字，這都是作者自己起的。也有別的也叫」動態「的，可能也不一樣，似乎都是個別人自己提出的。至於文獻，你可以到中國知網搜索博士或者碩士畢業論文，有關模糊聚類為題目的，在第一章引言裡面必然會有詳細的介紹，或者聯系我，我就是做這方面的。希望能對你有所幫助，給點分吧，打的挺累的。