基于模糊关系传递闭包的聚类方法

根据数据之间的相似关系,构造了基于模糊相似关系传递闭包的聚类方法.该方法用数据之间的距离定义模糊相似关系,利用模糊关系的合成算子,构造该关系的传递闭包,该传递闭包是等价关系.以等价类为聚类.实验结果表明该聚类方法可得到与传统K-均值方法相同的聚类结果.     

模糊相似关系的传递核

从对称的角度考虑,人们自然而然的考虑到R所包含的最大模糊等价关系,这就是传递核.针对模糊相似关系的传递核问题提出并证明其一些基本性质,说明任意模糊相似关系其传递核的存在性及不唯一性.同时,还讨论了传递核与传递闭包的关系,指出利用传递核和传递闭包进行聚类时面临的局限性.     

基于模糊聚类的车内空气质量评价

车内空气质量问题关系汽车使用者的身体健康,将模糊聚类分析应用于车内空气质量评价,选取合适的相似系数,建立模糊相似矩阵,用传递闭包法求模糊等价关系,从而实现聚类评价。     

从Warshall算法到求模糊矩阵传递闭包的一个简捷算法

模糊矩阵传递闭包的计算在模糊聚类中起着关键的作用,而模糊矩阵传递闭包与普通集合论中传递闭包是有密切联系的。从普通集合论中求关系闭包的Warshall算法和模糊关系图出发,论述并实现了一种求模糊矩阵传递闭包的有效算法。与经典的求模糊矩阵传递闭包的算法———平方法比较,该算法简捷,运算量小。最后分析了一个利用传递闭包法进行模糊聚类的实例。     

发声器件的模糊聚类

本文根据发声器件的频谱曲线建立模糊关系矩阵,然后分别采用传递闭包法和最大树法进行模糊聚类.两种方法所得聚类结果完全相同.     

基于区间值模糊集上的模糊聚类

研究了基于区间值模糊集上的模糊聚类.先讨论了基于∨-t关系合成基础上的一种n次幂运算,是Yang和Shih的n次幂运算的推广.通过运算,由模糊相似关系矩阵得到模糊等价关系矩阵,并提出了一种基于模糊等价矩阵的聚类算法.针对非完备模糊相似矩阵中的数据信息可能会缺失的情况,最后讨论了一种由∨-t合成运算来推算缺失值的简单方法.     

基于范数的多维数据模糊聚类方法

根据多维数据间相似度的定义,阐述了数据相似度与向量范数之间的关系,提出了一种基于范数的多维数据模糊聚类方法·该方法把每一个多维数据看做一个多维向量,利用与向量有关的范数对其中的数据进行排序,得到一个近似聚类族解·同理,对每一个近似聚类使用另一个范数做进一步分解,求解多维数据模糊聚类的近似解·最后,对得到的每一个近似聚类使用传统方法求出准确聚类·使用该方法不需建立模糊相似关系即可进行多维数据的近似聚类,总共所需访问数据库的次数也较小,因此具有较好的性能,特别适合于针对大型数据库的聚类·     

模糊聚类应用于MIS子系统划分的研究

本文介绍了模糊聚类应用于ＭＩＳ子系统划分的新方法,包括基于模糊等价关系的方法和基于模糊相似关系的“最大树”方法．     

区间二型模糊关系及其应用

首先给出了区间二型模糊关系的定义及其相关运算,然后在此基础上定义了区间二型模糊相似关系和区间二型模糊等价关系并给出了几个相关的结论,最后给出了它在聚类中的应用.     

基于模糊贴近关系的模糊聚类及其有效性

讨论了模糊聚类的两个基本问题：聚类方法和有效性评价，作为通常模糊等价关系聚类方法的扩展，给出了一种用三角算子和模糊贴近关系进行模糊聚类的方法，同时以样本原始信息和聚类结果为基准，提出了一种度量聚类有效性的方法。最后的例子表明该方法是有效的。     

模糊形式概念分析的相似度计算方法研究

形式概念分析是一类被广泛采用的聚类技术.现有基于形式概念分析的聚类方法无法处理模糊信息.研究了在已有的模糊概念分析方法基础上,对形式概念分析、模糊概念分析方法给出了严格的形式化定义,并利用模糊共轭圆,提出一种模糊形式概念分析的相似度计算方法.     

基于模糊聚类的我国主要港口物流效率分析

由于我国港口物流效率测评中存在大量模糊、不精确的数据,已有方法无法处理;所以港口物流效率评价往往只针对定性数据进行,而忽略了大量有价值的定量知识。如何有效利用定量指标进行物流效率的评价称为一个难点问题。鉴于此,引入模糊聚类算法,针对我国主要港口物流效率中的定量数据进行分析,选取公认的10个物流效率指标,建立了模糊相似关系矩阵;通过进行矩阵元素的合成得到模糊等价关系;并以此得到最终的有效范围及划分结果。最后,通过以我国八大主要港口的指标数据为例,采用模糊聚类进行聚类,结果显示模糊聚类的精度更高,且分析发现其符合各港口的现状。     

关于FCMBP模糊聚类方法的修正

对于基于摄动的模糊聚类方法中参数系个数的估计作了修正，并基于修正后的结果重新设计了算法。关于该算法，通过一个实际例子，分别用FCMBP模糊聚类方法和普通的传递闭包法进行聚类，把所得的2种不同结果作了分析和比较。     

一种基于核的模糊聚类算法

结合核技术与改进的模糊c均值算法聚类准则提出一 种基于核的模糊聚类算法. 通过引入核函数, 样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类, 提高了聚类性能. 同时, 算法改进了模糊c-均值聚类模型中的概率型约束条件, 使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性. 在真实数据和人造数据上与常用聚类算法进行了对比实验, 结果表明该算法具有较低的时间、 空间复杂度与较好的聚类性能.     

复杂系统故障诊断中的模糊聚类方法

为了提高复杂系统故障的诊断能力,采用模糊Ｃ－均值聚类算法对原始采样数据进行聚类,并通过模糊传递闭包法和绝对值指数法得到模糊Ｃ－均值法的初始迭代矩阵．用划分系数、划分熵和分离系数来评价聚类的结果是否最佳．采用模糊聚类方法可避免研究复杂系统的内部特性,比仅依据其外部输出的数据进行故障诊断方法简便．通过某飞行器测试系统的应用,表明采用模糊聚类方法后,提高了判别故障的准确率．     

模糊聚类磁异常分析在金沙遗址文物识别中的应用研究

针对遗址文物磁源体异常信息通常在性态和类属方面存在一定的中介性,通过实验测试,研究了成都金沙遗址发掘象牙、陶器、动物遗骸等文物遗存样品的地球物理特征,综合分析了全区高精度磁测异常分布特点,并采用基于传递包的模糊聚类分析方法,克服了传统硬划分聚类处理的局限性,由此建立了研究区磁源参数量化特征的模糊相似关系.对研究区异常进行了聚类划分和识别,指出了遗址区三类文物赋存特点和分布状况,为指导该区文物发掘和保护起到了重要作用.     

模糊聚类分析在环保测评中的应用

给出了模糊聚类的基本思路，确定了模糊统计量的步骤，讨论了模糊传递闭包的等价性。根据绵阳市的气候环境观测资料，用模糊聚类分析方法对绵阳市的气候环境作了初步分析，应证了模糊聚类分析在环保测评中的作用。     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

克服分水岭算法过分割的方法

分水岭算法的不足在于它的过分割结果,即生成大量小的封闭区域,使目标物体淹没其中.文中给出了模糊关系与模糊C均值聚类算法相结合的方法,利用了模糊关系合并相似区域,有效地克服了分水岭算法的过度分割问题.经实验验证,该方法大大提高了图像分割质量.     

一种基于概念相似度的文本模糊聚类方法

文本挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域。基于形式概念分析和概念相似度,给出了一种新的文本模糊聚类方法。该方法不仅考虑了关键词之间的语义关系,而且通过非距离计算得到模糊相似矩阵。可根据不同要求,得到不同的聚类结果,具有较好的灵活性。最后通过实例,说明了给出算法的可行性。